Raudanpuutoksen vaikutukset lapsen kasvuun ja kehitykseen
Notice bibliographique
Résumé
Raudanpuutoksesta kärsii maailmassa yli kaksi miljardia ihmistä. Tutkimuksen mukaan se on todettu joissakin Euroopan maissa jopa melkein puolella maan 1–2-vuotiaista lapsista. Raudanpuutoksella saattaa olla pitkäaikaisia seurauksia, jotka voivat vaikuttaa lapsen kehitykseen kokonaisvaltaisesti. Raudanpuutteen syntyyn vaikuttavat ravitsemukselliset tekijät sekä kasvun yhteydessä tapahtuva raudan tarpeen lisääntyminen. Opinnäytetyön tavoitteena oli selvittää raudanpuutoksen vaikutuksia varhaislapsuuden kasvuun ja kehitykseen sekä mitä hyötyä on raudanpuutoksen varhaisesta havaitsemisesta. Tutkimusmenetelmänä opinnäytetyössä oli kuvaileva kirjallisuuskatsaus. Aineiston läpikäymisen jälkeen tehtiin laadullinen sisällönanalyysi sekä aineiston induktiivinen analysointi. Tulosten mukaan varhaislapsuuden raudanpuutos voi aiheuttaa heikentyneitä taitoja kognitiossa sekä oppimisessa. Raudanpuutoksen on huomattu aiheuttavan lapsille myös haasteita tunne-elämään ja käyttäytymiseen sekä motoristen taitojen kehittymiseen. Lähitulevaisuudessa olisi tärkeää tutkia aihetta Suomen sisällä ajatellen suomalaislasten maitotuotesuosituksia sekä kasvavaa kasvisruoan suosiota.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,020 |
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 ».