Élaboration et Validation D`Un Outil de Dépistage du Diabète Chez L´Adulte et L´Aîné au CAp-Vert, Afrique
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse de maîtrise est présentée sous forme d’un article scientifique. Cet article sera soumis à la « Revue Canadienne de la pratique et de la recherche en diététique».\nToutes les parties de la thèse sont rédigées en français conformément aux règlements de l’Université de Moncton. Les différentes sections qui composent cette thèse sont le Chapitre I : Recension des écrits, le Chapitre II: Cadre de la Recherche, le Chapitre III: Devis de recherche et le Chapitre IV: Article scientifique. Les conclusions et les recommandations de l’étude sont présentées à la fin de ces chapitres, suivies par les références et les annexes.\nLa présente étude a été réalisée par l’étudiante à la maîtrise Edith Pereira sous la supervision de Mme Lita Villalon, Ph. D., directrice de thèse et professeure titulaire à l’École des Sciences des aliments, de nutrition et d’études familiales de l’Université de Moncton.\nL’étudiante à la maîtrise avait la responsabilité de faire les démarches nécessaires en vue de l’approbation du projet de recherche par le Comité national d’éthique en recherche pour la santé du Cap-Vert. Elle était aussi responsable de la cueillette des données. Ceci consistait en la prise de mesures anthropométriques, biochimiques et alimentaires auprès de l’échantillon à l’étude. De plus, l’étudiante a procédé à la compilation de toutes les données pour ensuite les analyser et les interpréter. Finalement, l’étudiante à la maîtrise a rédigé cette thèse ainsi que l’article scientifique. Le tout a été réalisé sous la supervision de Mme Lita Villalon, Ph.D.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".