An After‐School Snack of Raisins Lowers Cumulative Food Intake in Young Children
Notice bibliographique
Résumé
Snacks are an important part of children's dietary intake, but the role of dried fruit on energy intake in children is unknown. Therefore, the effect of ad libitum consumption of an after-school snack of raisins, grapes, potato chips, and chocolate chip cookies on appetite and energy intake in twenty-six 8- to 11-y-old normal-weight (15th to 85th percentile) children was examined. On 4 separate weekdays, 1 wk apart, children (11 M, 15 F) were given a standardized breakfast, morning snack (apple), and a standardized lunch. After school, children randomly received 1 of 4 ad libitum snacks and were instructed to eat until "comfortably full." Appetite was measured before and 15, 30, and 45 min after snack consumption. Children consumed the least calories from raisins and grapes and the most from cookies (P < 0.001). However, weight of raisins consumed was similar to potato chips (about 75 g) and lower compared to grapes and cookies (P < 0.009). Raisins and grapes led to lower cumulative food intake (breakfast + morning snack + lunch + after-school snack) (P < 0.001), while the cookies increased cumulative food intake (P < 0.001) compared to the other snacks. Grapes lowered appetite compared to all other snacks (P < 0.001) when expressed as a change in appetite per kilocalorie of the snack. Ad libitum consumption of raisins has potential as an after-school snack to achieve low snack intake prior to dinner, similar to grapes, compared to potato chips, and cookies in children 8 to 11 y old.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».