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Métodos de análise da composição corporal em adultos obesos

2014· article· pt· W2085331574 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevista de Nutrição · 2014
Typearticle
Languagept
FieldMedicine
TopicBody Composition Measurement Techniques
Canadian institutionsUniversity of Alberta
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Os métodos de avaliação da composição corporal em obesos têm sido amplamente discutidos, uma vez que nesses indivíduos a avaliação é dificultada devido às limitações dos equipamentos e características dos métodos utilizados. Esta sessão temática tem o objetivo de esclarecer as características, vantagens e limitações dos métodos de avaliação da composição corporal em adultos obesos. A quantificação de gordura corporal e mas-sa livre de gordura, assim como a avaliação da perda de massa muscular e de massa óssea em obesos são temas de grande interesse científico, uma vez que são utilizados para diagnosticar a obesidade osteosarcopênica. A avaliação da composição corporal de obesos pelo modelo de múltiplos compartimentos é padrão-ouro na prática científica. Por outro lado, o método de absorciometria radiológica de feixe duplo é considerado o padrão de referência em pesquisas e na prática clínica. Estudos indicam que a ressonância magnética e a tomografia computadorizada, em alguns casos, são fortemente correlacionadas com a absorciometria radiológica de feixe duplo. Os demais métodos apresentam limitações em avaliar a composição corporal, bem como suas modificações durante a redução ponderal em indivíduos obesos.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.397
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.298
Teacher spread0.264 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it