Intervention with traditional food as a major source of energy, protein, iron, vitamin C and vitamin A for rural Dalit mothers and young children in Andhra Pradesh, South India.
Notice bibliographique
Résumé
Intakes of energy, protein, iron and vitamin A in India are usually reported as inadequate. Recognizing that traditional food systems are sustainable, high in species variety, and have rich nutrient sources, we compared dietary intakes and nutrient sources of Dalit mothers and their children living in villages with and without an intervention based on improved access to the traditional Dalit food system. 24-hour recalls were conducted with Dalit mothers and their children aged 6-39 months during summer and rainy seasons in 2003. We found that mothers from intervention villages had significantly higher intakes of energy (mean +/- SD: 12,197 +/- 3,515 kJ vs. 11,172 +/- 3,352 kJ; p =0.02) and protein (77.5 +/- 25.1 g vs. 71.1 +/- 25.2 g; p =0.05) in summer, and higher intakes of energy (11,168 +/- 3,335 kJ vs. 10,168 +/- 3,730 kJ; p = 0.04), protein (68.9 +/- 22.6 g vs. 60.4 +/- 23.8 g; p <0.01) and iron (15.8 +/- 6.6 mg vs. 13.7 +/- 9.1 mg; p <0.01) during rainy season. There were no differences in children's intakes between intervention and control villages. In mothers, sorghum contributed 29% of energy, 33% of protein and 53% of iron, and green leafy vegetables contributed 21% of vitamin C and 38% of vitamin A. Our results indicate that traditional food such as sorghum, pulses and green leafy vegetables are major sources of energy, protein, iron, vitamin C and vitamin A, and that mothers from villages with the traditional food intervention had higher intakes of energy, protein and iron.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».