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Enregistrement W2038572193 · doi:10.5539/gjhs.v6n5p22

A Comparative Study of the Sodium Content and Calories from Sugar in Toddler Foods Sold in Low- and High-Income New York City Supermarkets

2014· article· en· W2038572193 sur OpenAlexvenueno aff
Lalitha Samuel, Danna Ethan, Corey H. Basch, Benny Samuel

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalorieSugarToddlerFood scienceHigh-fructose corn syrupCorn syrupAdded sugarMedicinePsychologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information from the nutrition facts labels of toddler foods marketed in low- and high-income New York City zip codes were analyzed for sodium content, the proportion of sugar-derived calories, and presence of sugar and/or high-fructose corn syrup as an added sweetener in the list of ingredients. Among the 272 toddler foods analyzed, more than a quarter were high in sodium, over one-third derived at least 20% their calories from sugar, and more than 41% of the foods had sugar and/or high-fructose corn syrup listed among the first five ingredients. The proportion of foods with such nutritional characteristics did not significantly differ between the low- and high-income neighborhood supermarkets. Median sodium content was highest among "side dishes" and "meals." The proportion of calories derived from sugar was found to be highest among "snacks and yogurt blends" in both low- and high-income neighborhoods and "breakfast foods and cereals" in low-income neighborhoods. When compared to high-income neighborhoods, more than three times the proportion of total calories in "breakfast foods and cereals" sold in low-income neighborhoods were derived from sugar. Since taste preferences established during childhood can have long-lasting influence on dietary habits, it is imperative to limit the promotion of toddler foods that are high in sodium and sugar as well as educate parents to make nutritionally sound decisions at the point of purchase.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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