Advice and the Reality of Snacking Habits: a Worldwide Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background Snacking patterns and increased consumption of high fat/sugar food items (HFS) have been proposed as components of an adverse food environment; yet again no clear guidance is available to define their 'optimal' intake. Methods: A systematic literature search was conducted to identify existing recommendations on the consumption of HFS food items and snacks as well as reports documenting the actual consumption patterns in various countries worldwide. Nutritionists from 10 countries were also contacted to provide with a translation of recommendations published in languages other than English. Results: Overall, recommendations on snacking and HFS food items were available in 30 countries. Advice on the consumption of snacks was available in 9 countries suggesting they provide 10‐30% of energy intake (EI). Epidemiological data, on the other hand, shows that currently the percentage of energy obtained from snacks differs substantially between countries and is in the majority of the cases higher than recommended (17.4‐39.8%). Energy contribution of snacks Country Recommendation Target population Reported intake Population Spain 10‐15% EI General Sweden 20% EI General United Kingdom 20% EI General 17.4‐22.7% EI (15.7‐29.6% EI) Adults (Children) Brazil 15% EI General 21% EI General Chile 20% EI Adults USA 10% EI Children 18.4‐20.3% EI (17.0‐23.8% EI) Adults (Children) Italy 10‐14% EI Children Mexico 30% EI Children Canada ‐ ‐ 16.6‐26.5% EI (26.2‐29.6%EI) Adults (Children) Australia ‐ ‐ 28%EI Adults Belgium ‐ ‐ 20‐24% EI General Estonia ‐ ‐ 7% EI Children Finland ‐ ‐ 36.1‐39.8% EI Adults HFS food items were referred to in 25 recommendations but were rarely expressed quantitatively and if so they were highly variable. Consumption patterns are highly different among countries (7‐30.3%) with inconsistencies in the definition of HFS food items being one of the sources of heterogeneity. Energy contribution of HFS food items Country Recommendation Target population Reported intake Population Spain &9occasionally&9 General ‐ ‐ Sweden 13‐14% EI Adults ‐ ‐ United Kingdom &9small amounts&9 General 12.8‐16.2% EI Children Brazil &9avoid&9 General 7% EI General* USA 120‐330Kcal (100‐500 Kcal) General (Children) 11% EI Children Italy <jats
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».