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Record W2254594265 · doi:10.7202/1010300ar

Portrait de la santé et de l’état nutritionnel des aînés francophones à domicile au Nouveau-Brunswick

2012· article· fr· W2254594265 on OpenAlexaffvenueabout
Lita Villalón

Bibliographic record

VenuePort Acadie Revue interdisciplinaire en études acadiennes · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicNutritional Studies and Diet
Canadian institutionsUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsGynecologyHumanitiesArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Nouveau-Brunswick (N.-B.) possède une des plus vieilles populations du Canada. Selon Statistique Canada (2006), 14,7 pour cent de la population du N.-B. est âgée de 65 ans ou plus. La prévention constitue la solution idéale pour assurer le vieillissement en santé. Le but de l’étude était de faire le portrait de la santé et de l’état nutritionnel des aînés à domicile au N.-B. Les objectifs spécifiques étaient de déterminer 1) le profil socio-démographique, 2) le profil de santé, 3) la situation alimentaire et 4) l’état nutritionnel. Le Mini Nutritional Assessment ( MNA ) et des données alimentaires ont servi à l’évaluation de l’état nutritionnel. Près de 60 pour cent des sujets ne se conforment pas à la recommandation pour les groupes lait/produits laitiers, légumes/fruits et produits céréaliers du Guide alimentaire canadien . Les apports moyens en lipides, vitamine D, folates, calcium et zinc étaient insuffisants. Plus de 50 pour cent des sujets ne couvrent pas leurs besoins en plusieurs nutriments. Selon le MNA , 15 pour cent de sujets étaient à risque nutritionnel. Cinquante-quatre pour cent des hommes et 45 pour cent des femmes ont un poids santé. Des différences ont été observées selon l’identité linguistique, soit entre francophones et anglophones, et en fonction du sexe.

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.

How this classification was reachedexpand

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.133
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.014
GPT teacher head0.324
Teacher spread0.310 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2012
Admission routes3
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