Should Canadians eat according to the traditional Mediterranean diet pyramid or Canada’s food guide?
Notice bibliographique
Résumé
Eating well with Canada's food guide (CFG) was developed by Health Canada as an education tool to encourage the Canadian public to have eating habits that meet nutrient needs, promote health, and reduce the risk of nutrition-related chronic disease. It was developed in the Canadian context and reflects the food supply available to Canadians, as well as food choices made by Canadians. There are other dietary patterns that are consistent with health such as the traditional Mediterranean diet (TMD), which has gained popularity in Canada. The potentially different food choices that Canadians could make if they were to follow one guide over the other might significantly influence population health. Although the two guides differ in their recommendations for red wine, fats, and meat and meat alternatives, they both promote a diet rich in grains, fruits, and vegetables. The CFG may have some advantages over the TMD for Canadians, such as focusing on vitamin D and recommending limited alcoholic beverage intake. Some shortcomings of the CFG compared with the TMD are the grouping of animal proteins with nuts, seeds, and legumes into a single category, and not recommending limits for red meat consumption. If Canadians following the CFG were to choose whole grains and vegetarian options from the meat and alternatives category more often, the CFG may be preferable to TMD for Canadians. The TMD is an alternative to the CFG for Canadians if sources of vitamin D are included in the diet and wine consumption is limited or is imbibed in moderation.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».