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Record W2593980090 · doi:10.24095/hpcdp.37.3.04f

Rapport d’étape - Embonpoint et obésité chez les enfants au Canada : une évaluation globale

2017· article· fr· W2593980090 on OpenAlexaffvenueabout
Deepa P. Rao, Erin Kropac, Minh Do, Karen Roberts, Gayatri Jayaraman

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicObesity, Physical Activity, Diet
Canadian institutionsPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction L’obésité est un facteur de risque complexe des maladies chroniques associé à un certain nombre de déterminants socioécologiques. Ce rapport d’étape fournit un aperçu du cadre socioécologique qui guide actuellement nos efforts de suivi de l’embonpoint et de l’obésité chez les enfants. Ce cadre intègre différents facteurs de risque et de protection (facteurs sociodémographiques, liés au mode de vie, psychosociaux et en début de vie) et tient compte de l'étape de vie, des niveaux d’influence et de l'environnement au sein desquels ces facteurs jouent un rôle. Méthodologie Nous avons effectué des analyses univariées et bivariées fondées sur les données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé pour rendre compte des facteurs comportementaux, des facteurs psychosociaux et des facteurs en début de vie associés à un surplus de poids chez les enfants canadiens. Résultats Les estimations liées aux facteurs en début de vie (p. ex. l’allaitement), aux facteurs comportementaux (p. ex. l’activité physique) et aux facteurs psychosociaux (p. ex. le sentiment d’appartenance à la collectivité) sont présentées en fonction du groupe d’âge, du sexe, de la suffisance du revenu et du poids. Conclusion Cette étude, qui s’appuie sur notre publication récente sur les tendances en matière d’obésité chez les enfants au Canada et les facteurs sociodémographiques qui y sont associés, présente les facteurs de risque et de protection intégrés à notre cadre de surveillance. D'après notre analyse, une évaluation plus globale des déterminants associés au maintien d’un poids santé est nécessaire.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.041
metaresearch head score (Gemma)0.062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.081
Threshold uncertainty score0.588

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0410.062
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.004
Bibliometrics0.0080.015
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0030.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.024
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.292 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2017
Admission routes3
Has abstractyes

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