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Enregistrement W2017353490 · doi:10.1111/j.1467-3010.2006.00559.x

Whole grains uncovered

2006· article· en· W2017353490 sur OpenAlexaff
Chris J. Seal, Angela R. Jones, Anthonysamy Whitney

Notice bibliographique

RevueNutrition Bulletin · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhole grainsConfusionConsumption (sociology)Environmental healthHealth claims on food labelsPopulationBusinessHealth benefitsScientific evidenceMarketingMedicineBiotechnologyFood sciencePsychologyTraditional medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A number of population‐based studies have demonstrated potential health benefits of consuming more wholegrain foods. Although the evidence is not yet supported by large‐scale intervention studies, it is sufficiently strong to have spawned a number of health claims in the USA and in several European countries including the UK, and health professionals have promoted their health benefits. Despite the scientific, industrial and media interest, consumption of wholegrain foods remains very low, and public awareness is limited. With the exception of breakfast cereals and breads, penetration of wholegrain foods in the market place is low. Areas of confusion both within the scientific community and for the consumer include defining what is meant by the term ‘whole grain’ and interpreting the names used for processed grains used in the ingredient list on foods. These must be clearly established before trends in wholegrain consumption can be properly quantified and clear food‐based guidelines can be developed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations52
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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