Opinions, croyances et connaissances des diététistes et des médecins généralistes du Québec sur les aliments fonctionnels et les nutraceutiques
Bibliographic record
Abstract
Cette enquête postale a permis d'explorer les opinions, les croyances et les connaissances des diététistes et des médecins généralistes du Québec sur les aliments fonctionnels et les nutraceutiques (AFN). Quatre cent cinquante-neuf diététistes et 275 médecins ont répondu à notre questionnaire. L'enquête démontre que les diététistes et les médecins ont une attitude positive envers les AFN mais que des différences existent entre les deux corps professionnels. Les diététistes sont davantage intéressées, ont une opinion plus positive et de meilleures connaissances des AFN que les médecins. Les diététistes recommandent plus souvent des aliments fonctionnels que les médecins mais ceux-ci recommandent légèrement plus souvent des nutraceutiques. Pour les diététistes et les médecins, le fait de recommander ou non des AFN à leurs patients est influencé par leur intention d'en recommander et leur perception de contrôle sur ce comportement. La majorité des répondants avait recommandé des AFN à leurs patients dans l'année précédant l'enquête.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".