OPEN EDITORIAL Are we overlooking the qualitative ‘look ’ of obesity?
Notice bibliographique
Résumé
Summit held recently in Toronto, along with the traditional speeches and awards, a woman who formerly had obesity shared her personal story. Emotional, heart-felt, and humanizing, her experience of living with obesity as a child, a professional, a wife, and an artist provided a detailed and personal view of her ongoing personal struggles with her weight, which set the tone for the meeting over the next few days. Her story and others like it can provide rich insight into individuals ’ perspectives of obesity and weight management. In our view, these perspectives have been under-represented in the field of obesity research where numbers from quantitative research often take precedence over meanings derived from qualitative inquiry. Qualitative research has proved important in many areas of clinical and health research, including understanding patients ’ and clinicians ’ decision making and enhancing quality of health services delivery related to utilization, feasibility and appropriate-ness of care.1,2 Despite being on the rise, the publication of qualitative studies in medical journals is still low,3 especially in high-impact journals.4 This pattern is of concern given the role that high-impact journals have in disseminating new evidence to academic and clinical audiences5 as well as to the public through knowledge translation activities that follow publication, including both traditional (newspaper, television and radio) and social (Twitter, blogs) media outlets. Obesity research is not immune to this tendency. Recently, we completed an online search of original manuscripts published from January 2012 to December 2014 in five obesity journals (Childhood Obesity, Clinical Obesity, Interna-
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,019 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».