Nutritional and health benefits of pulses
Notice bibliographique
Résumé
Pulses (beans, peas, and lentils) have been consumed for at least 10 000 years and are among the most extensively used foods in the world. A wide variety of pulses can be grown globally, making them important both economically as well as nutritionally. Pulses provide protein and fibre, as well as a significant source of vitamins and minerals, such as iron, zinc, folate, and magnesium, and consuming half a cup of beans or peas per day can enhance diet quality by increasing intakes of these nutrients. In addition, the phytochemicals, saponins, and tannins found in pulses possess antioxidant and anti-carcinogenic effects, indicating that pulses may have significant anti-cancer effects. Pulse consumption also improves serum lipid profiles and positively affects several other cardiovascular disease risk factors, such as blood pressure, platelet activity, and inflammation. Pulses are high in fibre and have a low glycemic index, making them particularly beneficial to people with diabetes by assisting in maintaining healthy blood glucose and insulin levels. Emerging research examining the effect of pulse components on HIV and consumption patterns with aging populations indicates that pulses may have further effects on health. In conclusion, including pulses in the diet is a healthy way to meet dietary recommendations and is associated with reduced risk of several chronic diseases. Long-term randomized controlled trials are needed to demonstrate the direct effects of pulses on these diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».