Contribution of Food Groups to Energy and Nutrient Intakes in Five Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
Economic growth in developing countries and globalization of the food sector is leading to increasingly similar food consumption patterns worldwide. The aim of this study was to describe similarities and differences in the contributions of main food groups to energy and nutrient intakes in five developed countries across three continents. We obtained summary reports of national food consumption survey data from Australia, France, Denmark, the Netherlands, and the United States. Survey years spanned 2003-2012; sample size ranged from 1444 to 17,386. To mitigate heterogeneity of food groups across countries, we recategorized each survey's reported food groups and subgroups into eight main food groups and, for three countries, a ninth "mixed dishes" group. We determined the percent contribution of each food group to mean daily intakes of energy, saturated fat, sodium, fiber, and ten vitamins and minerals that are commonly under-consumed. Differences in findings from surveys utilizing a foods-as-consumed versus a disaggregated or ingredients approach to food group composition and contributions from the milk and milk products group, a source of several under-consumed nutrients, were explored. Patterns of food group contributions to energy and nutrient intakes were generally similar across countries. Some differences were attributable to the analytical approach used by the surveys. For the meat/protein, milk and milk products, vegetables, and fruit groups, percent contributions to key nutrient intakes exceeded percent contributions to energy intake. The mixed dishes group provided 10%-20% of total daily energy and a similar 10%-25% of the daily intake of several nutrients. This descriptive study contributes to an understanding of food group consumption patterns in developed countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».