Contribution of animal source foods to total iron intake of children in coastal Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The poor micronutrient status of children in developing countries has been attributed partially to a heavy reliance on plant‐based diets. 66 Ghanaian children aged 2 to 5 y were recruited from 2 farming and 2 fishing communities to assess the contribution of animal source foods (ASF) to the total iron intake. Dietary data were collected on 2 d using weighed food records and hemoglobin (Hb) was measured. Daily intakes of iron for children in farming and fishing communities were 10.6 ± 0.7 mg and 11.0 ± 0.9 mg, respectively. ASF contributed more to the iron intake of children from farming communities than those from the fishing communities (13.9 ± 2.1% vs. 8.9 ± 1.3%, p=0.05). Red meats tended to be consumed more by children from farming than fishing communities (21% vs. 6%, p=0.09). The prevalence of low Hb (<11 g/dL) tended to be lower among children in farming communities compared to those in fishing communities (79.4% vs. 93.8%, p=0.09). Children's low Hb status may partly be due to a low consumption of ASF. Interventions to improve ASF intake may be needed in these poor communities. Funded in part by GL‐CRSP through USAID Grant #PCE‐G‐00‐98‐00036‐00
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».