<i>Risks and Benefits of Fish Consumption</i> For Childbearing Women
Notice bibliographique
Résumé
Pregnant women's fish consumption provides both benefits and risks to the developing fetus. Docosahexaenoic acid (DHA) from fish may enhance fetal neurodevelopment, while methylmercury (MeHg) can have detrimental effects. Dietitians would benefit from information on the frequency with which fish species may be consumed to increase DHA intake among Canadian women of childbearing age, and on minimizing the risks from MeHg, especially for those who consume fish frequently. Eighteen fish species were selected for DHA and mercury analysis from retail markets in the Toronto area. Consumption scenarios using analytical results for these fish species indicate that women of childbearing age can consume nine of 18 fish species every day (14 servings a week) or often (up to four servings a week) and remain below toxicological benchmarks for mercury. Moreover, women can also attain the recommended DHA level by consuming six of those nine fish: four 75-g servings of smelt, porgie, or bluefish a week, or two 75-g servings of milkfish, silver pomfret, or tilapia a day. Our analysis indicates that the DHA level recommended for childbearing women can be attained through fish consumption alone, without the need for supplementation and without posing a risk to the woman (or the fetus) from mercury.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».