Organic nutrients and contaminants in subsistence species of Alaska: Concentrations and relationship to food preparation method
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine nutrient and contaminant concentrations, document concentration changes related to common preparation methods and provide a basic risk-benefit analysis for select subsistence foods consumed by residents of Kotzebue, Alaska. STUDY DESIGN: Eleven organic nutrients and 156 persistent organic pollutants (POPs) were measured in foods derived from spotted seals and sheefish. METHODS: Nutrients in foodstuffs were compared to Daily Recommended Intake criteria. POPs were compared to Tolerable Daily Intake Limits (TDIL). RESULTS: Cooking, as well as absence/presence of skin during sheefish processing, altered nutrient and contaminant concentrations in seals and fish. Sheefish muscle and seal blubber were particularly rich in omega-3 fatty acids and seal liver in vitamin A. Seal liver exceeded the recommended upper limit for vitamin A. POP contribution to TDIL was >25% in all tissues except blubber, in which 4 POPS were present at >25% TDIL. No POPs exceeded TDIL in a serving of any tissue studied. The most prominent concerns identified were levels of vitamin A in spotted seal liver and certain POPs in blubber, warranting consideration when determining how much and how often these foods should be consumed. CONCLUSIONS: Preparation methods altering tissues from their raw state significantly affect nutrient and contaminant concentrations, thus direct evaluation of actual food items is highly recommended to determine risk-benefits ratios of traditional diets. Traditional foods provide essential nutrients with very limited risk from contaminants. We encourage the consumption of traditional foods and urge public health agencies to develop applicable models to assess overall food safety and quality.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».