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Enregistrement W2067003033 · doi:10.1080/03670244.2015.1017759

Identifying the Barriers and Opportunities for Enhanced Coherence between Agriculture and Public Health Policies: Improving the Fat Supply in India

2015· article· en· W2067003033 sur OpenAlexfundno aff
Shauna Downs, Anne Marie Thow, Suparna Ghosh‐Jerath, Stephen Leeder

Notice bibliographique

RevueEcology of Food and Nutrition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAustralian Government
Mots-clésAgricultureBusinessProductivityPalm oilSupply chainGovernment (linguistics)Agricultural economicsProduct (mathematics)Food supplyPublic policyNatural resource economicsBiotechnologyAgricultural scienceEconomic growthEconomicsMarketingGeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The national Government of India has published draft regulation proposing a 5% upper limit of trans fat in partially hydrogenated vegetable oils (PHVOs). Global recommendations are to replace PHVOs with unsaturated fat but it is not known whether this will be feasible in India. We systematically identified policy options to address the three major underlying agricultural sector issues that influence reformulation with healthier oils: the low productivity of domestically produced oilseeds leading to a reliance on palm oil imports, supply chain wastage, and the low availability of oils high in unsaturated fats. Strengthening domestic supply chains in India will be necessary to maximize health gains associated with product reformulation.

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)0,000
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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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