Innu Food Consumption Patterns: Traditional Food and Body Mass Index
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Food consumption patterns of an Innu community were described and the benefits of traditional food (TF) were investigated in relation to body mass index (BMI). METHODS: A cross-sectional study was conducted using food frequency and 24-hour recall questionnaires to evaluate consumption patterns (n=118) and to assess energy and nutrient intakes from TF and store-bought food (SBF) (n=161). Body mass index was calculated with a sub-sample of 45 participants. RESULTS: Mean yearly TF meal consumption was significantly related to age (p=0.05). Participants reporting high TF and low SBF consumption presented with a normal body weight (BMI=24.1) at the lower quartile and a slightly overweight status (BMI=25.8) at the median. Mean values for protein and carbohydrate intake were higher than the Dietary Reference Intakes, whereas dietary fibre intake was below these guidelines for both genders. Store-bought food provided higher levels of energy and nutrients, except for protein. CONCLUSIONS: Although Innu consume high amounts of TF and SBF, a lack of some essential nutrients was observed. Because TF intake was related to a tendency toward a lower BMI, a combined, targeted diet could be proposed. Health services could reinforce the importance of TF consumption and promote traditional dietary practices that offer advantages at many levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».