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Enregistrement W1534699022 · doi:10.18433/j30p4c

Food and Therapeutic Product Interactions – A Therapeutic Perspective

2009· review· en· W1534699022 sur OpenAlexaffvenue
Laura MacDonald, Brian C. Foster, Humayoun Akhtar

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustenanceFood productsProduct (mathematics)Functional foodObesityHealth benefitsBusinessMedicineEnvironmental healthBiotechnologyTraditional medicineFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foods and therapeutic products are both used for well defined purposes. In simple terms food provides energy for sustenance, while therapeutic products are taken for managing ailments (1). However, over the years roles of foods have changed considerably. Now, food no longer is seen as simply the provider of energy, but it is expected to provide physiological benefits for good health and productive lifestyles. Well managed combination of foods and therapeutic products plays important role in the prevention and treatment of many diseases, including a number of chronic diseases such as cancer, diabetes, hypertension, obesity. Most often food is combined with medicine to enhance the benefits of medicine - an additive and/or synergistic effect: food-therapeutic product synergism. At the most basic level, food is a complex mixture of chemicals with many functional groups; hence, they not only confer positive effects, but may also make negative contributions. The later effect is of major concerns among the health practitioners and regulatory officials.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,201
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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