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Enregistrement W7099262808

Methods

2006· article· en· W7099262808 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueViolence, Education, and Gender Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightPopulationLyricsPersonaStereotype (UML)Psychological resilienceClub
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radio stations are again playing upbeatsongs1,2 about Santa Claus this Christ-mas, but media images suggest that this seasonal jolliness may be only superficial. With his predilection for the energy-dense cookies pro-vided by millions of children worldwide, Santa’s apparent weight gain has been chronicled from earlier thinner depictions of St. Nick to his recent characterization as overweight or obese. Santa’s jolly HOHO (Happy, Overweight → Happy, Obese) persona could be at risk. Because obesity is strongly related to poor men-tal health outcomes, such as depression,3,4 and US researchers have concluded that Santa’s “Jolly Fat ” stereotype is likely a myth,5 we ask if we should be singing the “Santa Too Fat Blues” (see Appendix 1 to read the lyrics and listen to the song, avail-able online at www.cmaj.ca/cgi/content/full/175/12/1563/DC1) this Christmas? In particular, we undertook a weighty investiga-tion into why Santa remains jolly, and what might account for his resilience in the face of growing girth. As it is universally acknowledged that Santa Claus lives at the North Pole in Canada,6 we examined prospective Cana-dian population data to explore whether a HAHA (Happy, Active → Healthy, Active lifestyle) factor could balance the HOHO attributes, and whether this in turn might explain why Santa remains upbeat, even if he is not trim.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,409 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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