ILSI Brazil International Workshop on Functional Foods: a narrative review of the scientific evidence in the area of carbohydrates, microbiome, and health
Notice bibliographique
Résumé
To stimulate discussion around the topic of 'carbohydrates' and health, the Brazilian branch of the International Life Sciences Institute held the 11th International Functional Foods Workshop (1-2 December 2011) in which consolidated knowledge and recent scientific advances specific to the relationship between carbohydrates and health were presented. As part of this meeting, several key points related to dietary fiber, glycemic response, fructose, and impacts on satiety, cognition, mood, and gut microbiota were realized: 1) there is a need for global harmonization of a science-based fiber definition; 2) low-glycemic index foods can be used to modulate the postprandial glycemic response and may affect diabetes and cardiovascular outcomes; 3) carbohydrate type may influence satiety and satiation; glycemic load and glycemic index show links to memory, mood, and concentration; 4) validated biomarkers are needed to demonstrate the known prebiotic effect of carbohydrates; 5) negative effects of fructose are not evident when human data are systematically reviewed; 6) new research indicates that diet strongly influences the microbiome; and 7) there is mounting evidence that the intestinal microbiota has the ability to impact the gut-brain axis. Overall, there is much promise for development of functional foods that impact the microbiome and other factors relevant to health, including glycemic response (glycemic index/glycemic load), satiety, mood, cognition, and weight management.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».