Inadequate diets in an Arctic population undergoing a drastic environmental change
Notice bibliographique
Résumé
Acculturation is currently affecting food and nutrient intake of Inuit in Arctic Canada, increasing risk of chronic diseases. There is a lack of current data on dietary adequacy among Inuit in Nunavut. To inform and evaluate a nutritional and lifestyle intervention program, Healthy Foods North, up to three 24‐hour dietary recalls were collected from each participant in one remote community in Nunavut. These data were analyzed to estimate energy and nutrient intake and to determine dietary adequacy, most commonly reported foods, and the top food contributors to energy and selected nutrients. Participants included 76 men and women (mean age 44 years, response rate 68%). Mean daily energy intake was 1,971 kcals for women and 2,215 kcals for men. Intakes of dietary fiber, calcium, and vitamins A, D, and E were below the Dietary Reference Intakes for men and women. The most frequently consumed foods were non‐nutrient dense store‐bought foods, including sugar and sweetened juices/drinks. Traditional foods contributed substantially to protein and iron intake, while store‐bought foods were the primary contributors to total fat, carbohydrate, and sugar. Inadequate intake of many nutrients in this Inuit population indicates an immediate need for a nutritional intervention to improve dietary adequacy and reduce risk factors of chronic disease. Supported by ADA, Government of Nunavut DHSS, and Health Canada.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».