Evolution of the Human Diet: Linking Our Ancestral Diet to Modern Functional Foods as a Means of Chronic Disease Prevention
Notice bibliographique
Résumé
The evolution of the human diet over the past 10,000 years from a Paleolithic diet to our current modern pattern of intake has resulted in profound changes in feeding behavior. Shifts have occurred from diets high in fruits, vegetables, lean meats, and seafood to processed foods high in sodium and hydrogenated fats and low in fiber. These dietary changes have adversely affected dietary parameters known to be related to health, resulting in an increase in obesity and chronic disease, including cardiovascular disease (CVD), diabetes, and cancer. Some intervention trials using Paleolithic dietary patterns have shown promising results with favorable changes in CVD and diabetes risk factors. However, such benefits may be offset by disadvantages of the Paleolithic diet, which is low in vitamin D and calcium and high in fish potentially containing environmental toxins. More advantageous would be promotion of foods and food ingredients from our ancestral era that have been shown to possess health benefits in the form of functional foods. Many studies have investigated the health benefits of various functional food ingredients, including omega-3 fatty acids, polyphenols, fiber, and plant sterols. These bioactive compounds may help to prevent and reduce incidence of chronic diseases, which in turn could lead to health cost savings ranging from $2 to $3 billion per year as estimated by case studies using omega-3 and plant sterols as examples. Thus, public health benefits should result from promotion of the positive components of Paleolithic diets as functional foods.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».