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Enregistrement W2256377383 · doi:10.1016/j.cjca.2015.12.033

Does Milk Consumption Contribute to Cardiometabolic Health and Overall Diet Quality?

2016· review· en· W2256377383 sur OpenAlexaffvenue
Benoı̂t Lamarche, D.I. Givens, Sabita S. Soedamah‐Muthu, Ronald M. Krauss, Marianne Uhre Jakobsen, Heike A. Bischoff‐Ferrari, An Pan, Jean‐Pierre Després

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicineConsumption (sociology)Environmental healthQuality (philosophy)Public healthNursingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although milk consumption is recommended in most dietary guidelines around the world, its contribution to overall diet quality remains a matter of debate in the scientific community as well as in the public domain. This article summarizes the discussion among experts in the field on the place of milk in a balanced healthy diet. The evidence to date suggests at least a neutral effect of milk intake on health outcomes. The possibility that milk intake is simply a marker of diets higher in nutritional quality cannot be ruled out. This review also identifies a number of key research gaps pertaining to the impact of milk consumption on health. These need to be addressed to better inform future dietary guidelines.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations56
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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