Appetite control: methodological aspects of the evaluation of foods
Notice bibliographique
Résumé
This report describes a set of scientific procedures used to assess the impact of foods and food ingredients on the expression of appetite (psychological and behavioural). An overarching priority has been to enable potential evaluators of health claims about foods to identify justified claims and to exclude claims that are not supported by scientific evidence for the effect cited. This priority follows precisely from the principles set down in the PASSCLAIM report. The report allows the evaluation of the strength of health claims, about the effects of foods on appetite, which can be sustained on the basis of the commonly used scientific designs and experimental procedures. The report includes different designs for assessing effects on satiation as opposed to satiety, detailed coverage of the extent to which a change in hunger can stand alone as a measure of appetite control and an extensive discussion of the statistical procedures appropriate for handling data in this field of research. Because research in this area is continually evolving, new improved methodologies may emerge over time and will need to be incorporated into the framework. One main objective of the report has been to produce guidance on good practice in carrying out appetite research, and not to set down a series of commandments that must be followed.
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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 | 0,253 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».