DETERMINATION OF NUTRITION HABITS OF STUDENTS OF THE FACULTY OF HEALTH SCIENCES
Bibliographic record
Abstract
ÖZBu araştırma, Gümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi'nde okuyan (17-30 yaş; 10.7 ±1.7 yıl) öğrencilerin beslenme alışkanlıklarının saptanması amacıyla planlanmıştır.Öğrencilerin (n=1271) %69.6'sı kız, %30.4'ü erkektir.Araştırma verileri yüz yüze görüşme tekniği kullanılarak anket formu yardımı ile toplanmış, araştırmacılar tarafından hazırlanan anket formu sosyo-demografik özellikler, beslenme alışkanlıkları ve besin tüketim sıklığı bilgilerini içermektedir.Beden Kütle İndeksleri'ne (BKİ) göre; öğrencilerin %86.5'inin normal BKİ'ye sahip olduğu gözlenmiştir.Öğrencilerin %71.7'sinin yurtta kaldığı, %9.1'inin tanısı konulmuş hastalığa sahip olduğu, %36.6'sının beslenme eğitimi aldığı, %96.0'nın ana öğün atladığı, %67.0'nin en çok öğle öğününü atladığı, %65.7'sinin kuşluk ara öğününü hiç tüketmediği, %97.9'unun atıştırmalık ürünler tükettiği saptanmıştır.Beslenme alışkanlıkları incelendiğinde; öğrencilerin %52.4'ünün açıkta satılan yiyecekleri bazen satın aldığı, bu öğrencilerin %81.8'inin bu yiyecekleri canları istediği için satın aldığı tespit edilmiştir.Öğrencilerin kola-gazlı içecekler ve fast-food ürünlerini en fazla haftada bir gün, sırasıyla %20.5 ve %26.5 oranında tükettikleri saptanmıştır.Araştırmaya katılan öğrencilerin ana öğün atlama durumlarının ve atıştırmalık tüketimlerinin yüksek olduğu bulunmuştur.Bu nedenle üniversitelerde öğrencilere ayrıntılı beslenme eğitimi verilmesi ve sağlıklı beslenme konusunda daha ayrıntılı eğitim programların oluşturulması sağlanmalıdır.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".