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Record W6986410559

Portrait des jeunes Sherbrookois de 4 à 17 ans en matière d’alimentation et d’activité physique et sportive – Rapport final

2010· report· fr· W6986410559 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2010
Typereport
Languagefr
FieldComputer Science
TopicComputational Physics and Python Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPortraitEulogyThe Renaissance
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Remerciements 9 ; Liste des acronymes 11 ; Résumé 13 ; Pascale Morin, Ph.D., CSSS-IUGS et Université de Sherbrooke et Marie-Andrée Roy, CSSS-IUGS PARTIE 1 — AVANT-PROPOS 15; Références 16 ; Pascale Morin, Ph.D., CSSS-IUGS et Université de Sherbrooke et Marie-Andrée Roy, CSSS-IUGS PARTIE 2 — QUELLES SONT LES PRATIQUES ALIMENTAIRES DES JEUNES SHERBROOKOIS? 17 ; 1) SAUT DU LIT ET SAUT DU DÉJEUNER 18 2) REPAS MAISON OU RESTAURATION RAPIDE? 19 ; 3) LES JEUNES DES CUISTOTS? 23 ; 4) LES JEUNES ET LES SOUPERS EN FAMILLE 24 ; 5) LE GUIDE ALIMENTAIRE SUGGÈRE , LES JEUNES INGÈRENT 25 ; 6) NOS ADOS FONT-ILS LE POIDS? 31 ; Références 35 ; Gino Perreault, ASSSE avec la collaboration de Daniel Auger, Kino-Québec et Sylvain Turcotte, Ph.D., Université de Sherbrooke — textes adaptés et graphiques reproduits avec le permission de Québec en forme PARTIE 3 — QUELLES SONT LES PRATIQUES EN ACTIVITÉ PHYSIQUE DES JEUNES SHERBROOKOIS? 37 ; 1) COMBIEN DE TEMPS FAUT-IL BOUGER? 39 ; 2) LES ACTIVITÉS PHYSIQUES ET SPORTIVES ORGANISÉES, C’EST « COOL », MAIS 40 ; 3) LES ACTIVITÉS PHYSIQUES ET SPORTIVES LIBRES, SOURCES DE PLAISIR 46 ; 4) LES PARENTS, DES MODÈLES 49 ; 5) QU’EN PENSENT LES JEUNES ET LES PARENTS? 50 ; Références 52 ; Pascale Morin, Ph.D., CSSS-IUGS et Université de Sherbrooke, Marie-Andrée Roy, CSSS-IUGS avec la collaboration de Geneviève Martin, CSSS-IUGS PARTIE 4 — LES ÉCOLES SHERBROOKOISE : QU’OFFRENT-ELLES À MANGER? 53 ; 1) COMMENT S’ORGANISE L’OFFRE EN ALIMENTATION DANS LES ÉCOLES 54 ; 2) MISE EN OEUVRE DE LA POLITIQUE-CADRE DU MELS 56 ; 3) COMMENT SONT PRÉPARÉS LES ALIMENTS? 57 ; 4) QUELS SONT LES ALIMENTS OFFERTS DANS LES ÉCOLES? 59 ; 5) QUELS SONT LES LIEUX ET LES CONDITIONS DE REPAS? 65 ; 6) QUELS SONT LES ALIMENTS OFFERTS LORS DE CAMPAGNES DE FINANCEMENT? 69 ; 7) QUELLES SONT LES ACTIVITÉS D’ÉVALUATION ET DE PROMOTION D’UNE SAINE ALIMENTATION? 69 ; Références 73 ; Équipe Québec en forme PARTIE 5 — LES ÉCOLES DE SHERBROOKE : QUELLES APS OFFRENT-ELLES? 75 ; 1) LES LIEUX DE PRATIQUE EN APS 75 ; 2) LES OCCASIONS UNIVERSELLES DE PRATIQUE D’ACTIVITÉS PHYSIQUES ET SPORTIVES 80 ; 3) LES OCCASIONS SÉLECTIVES DE PRATIQUE D’ACTIVITÉS PHYSIQUES ET SPORTIVES 82 ; ; Pascale Morin, Ph.D., CSSS-IUGS et Université de Sherbrooke et Marie-Andrée Roy, CSSS-IUGS PARTIE 6 — LES ORGANISMES MUNICIPAUX ET COMMUNAUTAIRES : QU’OFFRENT-ILS À MANGER? 91 ; 1) QUELLES SONT LES ORIENTATIONS EN MATIÈRE DE SAINE ALIMENTATION À LA VILLE DE SHERBROOKE 92 ; 2) QUELS SONT LES ALIMENTS OFFERTS DANS LES ORGANISMES? 92 ; 3) QUELLES SONT LES ACTIVITÉS D’ÉDUCATION ET DE PROMOTION D’UNE SAINE ALIMENTATION DANS LES ORGANISMES? 97 ; Références 97 ; Équipe Québec en forme PARTIE 7 -— LES ORGANISMES MUNICIPAUX ET COMMUNAUTAIRES : QUELLES APS OFFRENT-ILS? 99 ; 1) LES LIEUX DE PRATIQUE EN APS 100 ; 2) LES INSCRIPTIONS AUX ACTIVITÉS OFFERTES PAR LES ORGANISMES DU MILIEU 104 ; 3) LES CARACTÉRISTIQUES DES INTERVENANTS 112 ; Pascale Morin, Ph.D., CSSS-IUGS et Université de Sherbrooke, Marie-Andrée Roy, CSSS-IUGS, Gino Perreault, ASSSE, Daniel Auger, Kino-Québec et Sylvain Turcotte, Ph. D., Université de Sherbrooke PARTIE 8 -— QUE POUVONS-NOUS AMÉLIORER? 117 ; Références 121 ; LES PRATIQUES DES JEUNES ET L’OFFRE ALIMENTAIRE 123 ; LES HABITUDES DES JEUNES ET L’OFFRE D’ACTIVITÉ PHYSIQUE ET SPORTIVE 125 ;

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.655
Threshold uncertainty score0.686

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0390.008

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 head0.035
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.239 · 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
Published2010
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