Valuing the Health Benefits of a Novel Functional Food
Notice bibliographique
Résumé
Awareness of the link between diet and health has led to an interest from consumers, the food industry, and policymakers in the health properties of foods. Food industry innovations are emerging that enhance the health attributes of foods. Recent scientific evidence has linked the consumption of foods high in trans fatty acids with elevated cholesterol levels and a higher incidence of coronary heart disease. Foods that reduce the risk of chronic diseases have potential social welfare benefits. This article values the potential health benefits of a healthy food: a trans fat‐free canola oil. Using a range of assumptions about the extent to which a trans fat‐free canola oil will substitute for existing oils, the paper shows how two alternative methods of computing reductions in the cost of illness reveal nontrivial benefits to society. Policy implications and suggestions for further research are discussed. La sensibilisation au lien qui existe entre l'alimentation et la santé a suscité chez les consommateurs, l'industrie alimentaire et les décideurs un intérêt pour les propriétés des aliments pour la santé. L'industrie alimentaire ne cesse d'innover afin d'accroître les attributs des aliments pour la santé. Des preuves scientifiques récentes ont établi un lien entre la consommation d'aliments riches en gras trans, des taux de cholestérol élevés et une incidence accrue de coronaropathie. Les aliments qui diminuent les risques de maladies chroniques ont des bienfaits potentiels sur le bien‐être social. Le présent article porte sur l'évaluation des bienfaits potentiels d'un aliment sain, soit une huile de canola sans gras trans. À l'aide de diverses hypothèses quant au degré de remplacement des huiles existantes par l'huile de canola, le présent article montre de quelle fa¸on deux méthodes de calcul des diminutions du coût de la maladie révèlent des avantages non négligeables pour la société. Nous discutons des incidences politiques et présentons des suggestions de recherche ultérieure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».