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Enregistrement W2110313223 · doi:10.1111/nure.12033

Evidence of health benefits of canola oil

2013· review· en· W2110313223 sur OpenAlexaff
Lin Lin, Hanja Allemekinders, Angela Dansby, Lisa Campbell, Shaunda Durance-Tod, Alvin Berger, Peter J.H. Jones

Notice bibliographique

RevueNutrition Reviews · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensResearch ManitobaCanola Council of CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaFood scienceCholesterolInsulin sensitivityCoronary heart diseaseBiotechnologyBiologyEnvironmental healthMedicineInsulin resistanceInsulinBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canola oil-based diets have been shown to reduce plasma cholesterol levels in comparison with diets containing higher levels of saturated fatty acids. Consumption of canola oil also influences biological functions that affect various other biomarkers of disease risk. Previous reviews have focused on the health effects of individual components of canola oil. Here, the objective is to address the health effects of intact canola oil, as this has immediate practical implications for consumers, nutritionists, and others deciding which oil to consume or recommend. A literature search was conducted to examine the effects of canola oil consumption on coronary heart disease, insulin sensitivity, lipid peroxidation, inflammation, energy metabolism, and cancer cell growth. Data reveal substantial reductions in total cholesterol and low-density lipoprotein cholesterol, as well as other positive actions, including increased tocopherol levels and improved insulin sensitivity, compared with consumption of other dietary fat sources. In summary, growing scientific evidence supports the use of canola oil, beyond its beneficial actions on circulating lipid levels, as a health-promoting component of the diet.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,142 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations282
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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