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Record W3089529000 · doi:10.24095/hpcdp.30.3.04f

Un système de surveillance écologique de la santé des enfants (SSESE) pour l’obésité infantile : étude de faisabilité

2010· article· fr· W3089529000 on OpenAlexaffvenueabout
Ronald C. Plotnikoff, Penny Lightfoot, S. McFall, Carla Spínola, Steven T. Johnson, T. Prodaniuk, Gerry Predy, Mark S. Tremblay, L. Svenson

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth Policy Implementation Science
Canadian institutionsChildren's Hospital of Eastern OntarioCapital District Health AuthorityPolicyWise for Children & FamiliesUniversity of Alberta
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

<sec> <title>Objectif</title> Évaluer la pertinence d’un système écologique de surveillance de l’obésité infantile. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Des données transversales qualitatives et quantitatives ont été recueillies auprès de 31 représentants issus de 28 organismes ou services au sein de trois collectivités choisies dans la région sanitaire d’Edmonton (Capital Health) en Alberta, Canada. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Tous les représentants interrogés ont affirmé être au courant du problème de l’obésité infantile et 36 % ont déclaré prendre part à des initiatives visant à le contrer. Des données utiles à un tel système de surveillance existent, mais elles ne sont pas dans un format adéquat et les lois sur la protection des renseignements personnels posent des obstacles énormes. L’intérêt pour créer et soutenir un système de surveillance à caractère écologique s’est révélé faible (18 %). </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Les données disponibles étant hétérogènes et la vision nécessaire pour créer et entretenir un tel système de surveillance étant absente, la mise en place de ce dernier risque d’être compromise. Il faudrait, pour lutter à long terme contre le problème de l’obésité infantile, qu’un vaste éventail d’organismes sensibilisés à la question se concertent pour mettre sur pied un système de surveillance. </sec>

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)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, 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 score0.114
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.052
GPT teacher head0.481
Teacher spread0.430 · 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

Citations0
Published2010
Admission routes3
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