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Enregistrement W2316961648 · doi:10.3109/09637486.2016.1161012

Fat composition of vegetable oil spreads and margarines in the USA in 2013: a national marketplace analysis

2016· article· en· W2316961648 sur OpenAlexaff
Marcella Garsetti, Douglas A. Balentine, Peter L. Zock, W. Blom, Anne J. Wanders

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Sciences and Nutrition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUnilever (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposition (language)Food scienceTotal fatIngredientLinoleic acidChemistryLinolenic acidTrans fatSaturated fatFatty acidCholesterolBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide, the fat composition of spreads and margarines ("spreads") has significantly changed over the past decades. Data on fat composition of US spreads are limited and outdated. This paper compares the fat composition of spreads sold in 2013 to that sold in 2002 in the USA. The fat composition of 37 spreads representing >80% of the US market sales volume was determined by standard analytical methods. Sales volume weighted averages were calculated. In 2013, a 14 g serving of spread contained on average 7.1 g fat and 0.2 g trans-fatty acids and provided 22% and 15% of the daily amounts recommended for male adults in North America of omega-3 α-linolenic acid and omega-6 linoleic acid, respectively. Our analysis of the ingredient list on the food label showed that 86% of spreads did not contain partially hydrogenated vegetable oils (PHVO) in 2013. From 2002 to 2013, based on a 14 g serving, total fat and trans-fatty acid content of spreads decreased on average by 2.2 g and 1.5 g, respectively. In the same period, the overall fat composition improved as reflected by a decrease of solid fat (from 39% to 30% of total-fatty acids), and an increase of unsaturated fat (from 61% to 70% of total-fatty acids). The majority of US spreads no longer contains PHVO and can contribute to meeting dietary recommendations by providing unsaturated fat.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,339
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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