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Enregistrement W7135716297

The use of Incentives and the Promotion of Healthy Behaviours:The Case of Unhealthy Food

2009· book· fr· W7135716297 sur OpenAlexaboutno aff
Xavier Landes

Notice bibliographique

RevueResearch at the University of Copenhagen (University of Copenhagen) · 2009
Typebook
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentivePromotion (chess)Unhealthy foodHealthy foodConsumption (sociology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Madalina Burtan Centre de collaboration nationale sur les politiques publiques et la santé Le Centre de collaboration nationale sur les politiques publiques et la santé (CCNPPS) vise à accroître l'utilisation des connaissances en matière de politiques publiques favorables à la santé au sein de la communauté de la santé publique, à travers le développement, le partage et l'utilisation des connaissances.Le CCNPPS fait partie d'un réseau canadien de six centres financés par l'Agence de santé publique du Canada.Répartis à travers le Canada, chacun des Centres de collaboration se spécialise dans un domaine spécifique, mais avec un mandat commun de synthèse, d'utilisation et de partage des connaissances.La production de ce document a été rendue possible grâce à une contribution financière provenant de l'Agence de santé publique du Canada par le financement du Centre de collaboration nationale sur les politiques publiques et la santé (CCNPPS).Les vues exprimées ici ne reflètent pas nécessairement la position officielle de l'Agence de santé publique du Canada.Ce document est disponible intégralement en format électronique (PDF) sur le site Internet du Centre de collaboration nationale sur les politiques publiques et la santé au www.ccnpps.caAn English version of this paper is available at www.ncchpp.caCe document est une version préliminaire.Nous invitons les lecteurs à nous envoyer leurs commentaires à ccnpps@inspq.qc.caLes données contenues dans le document peuvent être citées, à condition d'en mentionner la source.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2009
Routes d'admission1
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