Notice bibliographique
Résumé
The epidemics of obesity, metabolic syndrome and type 2 diabetes have worsened over the past decades. During this time our preventive and therapeutic approach (the ‘vaccine’), consisting of a low-fat diet and exercise, has remained fundamentally unchanged. A case is made that these conditions are inter-related and may be caused by a single underlying factor related to the carbohydrate content of diet. The validity of the present approach is challenged when those most knowledgeable in its application succumb to diseases it is meant to prevent. Others argue against the status quo that a low-carbohydrate diet may be more beneficial. A strong belief in the present approach discouraged research into low-carbohydrate diets until recently. Several studies have now demonstrated their benefits and are refuting old claims that they cause harm. Aboriginal people suffer more acutely from the epidemics in question and their dietary history suggests that a sudden increase in carbohydrates is to blame. Recent studies and a case history demonstrate that carbohydrate consumption can drive appetite and over-eating while carbohydrate restriction leads to weight loss and improvement in the markers for metabolic syndrome and type 2 diabetes. The growing evidence in support of low-carbohydrate diets will encounter resistance from economic interests threatened by changes in consumption patterns. So what? In the face of mounting new evidence, our rigid adherence to a low-fat diet approach can no longer be justified. We must be prepared to offer more flexible dietary recommendations based on emerging evidence that carbohydrate restriction has a salutary effect on obesity, metabolic syndrome and type 2 diabetes.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».