Notice bibliographique
Résumé
This article looks at the experience that people around the world have had with fat and is a rebuttal to Gary Taubes' piece in The New York Times 'What if Fat Doesn't Make You Fat'. Taubes fails to distinguish between different fats in his lengthy article, essentially an apologia for the Atkins' diet. But only when we know the specific fats that people are eating can we draw consistent lessons about fat. The healthiest diets, as it turns out, the diets of the Inuit, Japanese, and Greeks, provide a rich amount of the essential omega-3 polyunsaturated fatty acids, fats that are found in the photosynthetic membranes of plants, and in animals who eat those leafy greens. The least healthy diets, the diets associated with the highest rates of heart disease, diabetes and obesity, are rich in saturated fats and/or omega-6 fatty acidsand not so rich in omega-3s. Omega-6 fatty acids originate in the seeds of grains and nuts and are just as essential for human health as omega-3s. But once technology made it possible to extract these fats from corn, soy beans, and sunflower seeds, omega-6s have flooded the food supply and the human body and are now suspected of causing a long laundry list of unwanted consequences, including obesity. The key to a healthy diet is not its cholesterol content, as this trip around the world makes clear, nor its animal fat content, but rather its polyunsaturate content: a balanced ratio of omega-6s to omega-3s.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,051 |
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 ».