A premeal snack of raisins decreases mealtime food intake more than grapes in young children
Notice bibliographique
Résumé
The effect of a premeal snack of grapes, raisins, or a mix of almonds and raisins, compared with a water control, on food intake (FI) was examined in 8- to 11-year-old normal-weight (15th to 85th percentile) children. Children randomly received 1 of 4 ad libitum (Experiment 1: 13 boys, 13 girls) or fixed-calorie (150 kcal; Experiment 2: 13 boys, 13 girls) treatments, followed by an ad libitum pizza meal 30 min later. Appetite was measured throughout the study, and FI was measured at 30 min. The ad libitum consumption (Experiment 1) of raisins reduced pizza intake (p < 0.037), compared with water (26%), grapes (22%), and the mixed snack (15%). Cumulative energy intake (in kcal: snack + pizza) was lower after water and raisins than after either grapes or the mixed snack (p < 0.031). As a fixed-calorie (150 kcal) snack (Experiment 2), raisins reduced pizza intake, compared with water (∼11%, p = 0.005), and resulted in a cumulative intake similar to water; however, both grapes and the mixed snack resulted in higher cumulative intakes (p < 0.015). Appetite was lower after all caloric ad libitum snacks (p < 0.003) and after fixed amounts of grapes and the mixed snack (p < 0.037), compared with water. In conclusion, consumption of a premeal snack of raisins, but not grapes or a mix of raisins and almonds, reduces meal-time energy intake and does not lead to increased cumulative energy intake in children.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».