Bibliographic record
Abstract
La problématique de la surcharge pondérale est pandémique. Un nombre important d’études épidémiologiques robustes mettent en évidence un gradient socio-économique (SSE) en lien avec cette problématique: le risque de surpoids ou d'obésité diminuerait graduellement avec l’accroissement du SSE. Toutefois, les données canadiennes récentes montrent que ce gradient est inversé pour les hommes au Canada. Nos objectifs sont (1) de vérifier si ce phénomène de gradient SSE inversé s’applique autant à l’embonpoint, qu’à l’obésité; (2) nous présenterons et discuterons trois grandes hypothèses susceptibles d'expliquer les inégalités sociales de surcharges pondérales (sociodémographique, habitudes de vie et psychosociale). Méthodologie : nous réalisons nos analyses à partir d’un échantillon de personnes âgées de 25 à 65 ans ayant répondu aux questions de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes cycle 2.2 volet-nutrition (ESCC 2.2). Nous choisissons d’utiliser les données de cette enquête principalement pour ses mesures anthropométriques. Nous utilisons deux indicateurs SSE : le revenu et l’éducation. Nous utilisons des régressions logistiques simples et multinomiales. Nos résultats montrent des gradients SSE inversés entre hommes et femmes pour les liens entre le revenu et l’obésité, mais non pour l’embonpoint. Nous observons des gradients SSE avec l’éducation, mais principalement pour les femmes et l’obésité. Que pour les hommes aucune des hypothèses explicatives n’aura su atténuer l’effet du revenu, tant pour l’embonpoint que pour l’obésité. Chez les femmes l’effet de l’éducation et des habitudes de vie expliquent majoritairement l’effet du revenu sur l’obésité. Conclusion : nous montrons par nos résultats qu’en se concentrant uniquement que sur les aspects individuels de la surcharge pondérale, nous limitons notre compréhension des inégalités sociales en matière de surcharge pondérale, particulièrement celles entre le genre.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".