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Enregistrement W2042614784 · doi:10.1080/19440049.2014.913104

Chewing gum intake in Europe: a survey of intakes in France, Germany, Italy, Spain and the UK

2014· article· en· W2042614784 sur OpenAlexaff
À. P. Hearty, Annette Lau, Ashley Roberts

Notice bibliographique

RevueFood Additives & Contaminants Part A · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChewing gumPercentileMedicineDentistryFood scienceMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A limited number of studies have examined chewing gum intakes in Europe. In the current study, chewing gum intakes were estimated in children, adolescents and adults via customised online questionnaires developed to collect data on patterns of chewing gum consumption (including usage, duration and gum variety) in September and October 2011. A total sample of chewing gum consumers composed of 1001 children and 5186 adolescents and adults from five European countries was included in the survey, with 79% and 66% of children and adolescents/adults reporting chewing gum in the previous 3 and 6 months, respectively. The intake of chewing gum on a per g basis was estimated by establishing the mean weights of each form of gum, and using factors for the frequency of chewing gum intake obtained through the online survey. Intakes of chewing gum at the mean, 90th and 95th percentile in children were 1.87, 3.79 and 6.59 g day(-1) (equivalent to 0.75, 1.67 and 2.40 pieces/day), respectively. In adolescents and adults, intakes at the mean, 90th and 95th percentile were 1.87, 5.40 and 8.00 g day(-1) (equivalent to 0.98, 3.00 and 4.00 pieces/day), respectively. Intakes were similar across the five countries. Chewing gum use was significantly higher in older compared with younger children and was significantly higher in adolescents compared with older adults. The data reported herein provide a reliable resource for chewing gum intakes in Europe and will be important for estimating exposure to food additives and flavourings intended for use in chewing gum.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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