RESEARCH ARTICLE Adherence to the USDA di a
Notice bibliographique
Résumé
factors have also been reported in the MEC study112 Street, Edmonton, Alberta T6G 2T4, Canada Full list of author information is available at the end of the articleStroke (cerebrovascular disease) was the fourth leading cause of death in the United States in 2008, and accounted for 134,148 deaths that year [1]. Mortality from stroke differs substantially by ethnic group within the U.S. In 2008, the age-adjusted death rates from stroke among men (per 100,000 population), were 63.4 for African Americans, 39.2 for Caucasians, 24.5 for American Indians, 33.1 for Latinos, and 34.0 for Asians. The ethnic-specific rates among women were similar to those for men for Caucasians, American Indians, and American and Hispanic women (54.5 and 28.9, respect-ively) [1]. The rates of stroke fatalities are also increasing in developing countries, indicating that modifiable life-style factors, including poor diet, might be the main con-tributors to risk rather than genetic differences [2,3]. Diet is a known modifiable risk factor for stroke, and its main risk factor, hypertension [4]. The protective ef-fect of fruit and vegetables on risk of stroke has been reported in large prospective population-based studies [5-7]. Previous studies on the Multiethnic Cohort (MEC) have shown that adherence with dietary recommenda-tions and food group consumption differs substantially by ethnic group [8,9]. In addition, ethnic variations in
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 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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,252 | 0,039 |
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 ».