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Enregistrement W2165950102 · doi:10.7205/milmed-d-14-00147

Omega-3 Fatty Acid Biochemistry: Perspectives from Human Nutrition

2014· review· en· W2165950102 sur OpenAlexafffund
Sheila M. Innis

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensChild and Family Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDocosahexaenoic acidEicosapentaenoic acidPolyunsaturated fatty acidLinoleic acidMetabolismFatty acidBiochemistryOmega 3 fatty acidChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The possibility that western diets poor in omega-3 and rich in omega-6 fatty acids contribute to the increasing burden of chronic diseases including neurological problems is becoming recognized. Modern, westernized diets provide 80 to 90% of polyunsaturated fatty acids as omega-6 linoleic acid (LA) and are depleted in omega-3 fatty acids, giving a distorted balance of LA to α-linoleic acid, and to eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA). LA intakes exceed Δ-6 desaturase needs for maximal activity. LA accumulates in blood and tissue lipids with increasing intake, and this exacerbates competition between LA and limited omega-3 fatty acids for metabolism and acylation into tissue lipids. Increasing EPA and DHA intake decreases tissue omega-6 fatty acids while also providing EPA and DHA. However, strategies for EPA and DHA supplementation do not address potential underlying problems of omega-6 and omega-3 fatty acid imbalance in the food supply.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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