Nutraceutical and functional food as future food: a review.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years there is a growing interest in nutraceuticals which provide health benefits and are alternative to modern medicine. Nutrients, herbals and dietary supplements are major constituents of nutraceuticals which make them instrumental in maintaining health, act against various disease conditions and thus promote the quality of life. The explosive growth, research developments, lack of standards, marketing zeal, quality assurance and regulation will play a vital role in its success or failure. In India the most common forms of functional foods and nutraceuticals are available as traditional Indian Ayurvedic Medicines (IAM); these are marketed under different brand names. India is the home of a large number of medicinal herbs, spices and tree species that have a substantially large domestic market with no major foreign competition at present. However, it is important to note that there are no strict pharmaceutical regulations on Ayurvedic and nutraceutical health products in India. In india and china have large populations, in particular in rural, remote and inaccessible areas which are totally dependent upon herbal remedies and other naturally available bioresources which they use to treat common ailments, and as general preventive and protective medications. In the global marketplace nutraceuticals and functional foods have become a multi-billion dollar industry and estimates within Canada suggest that the Canadian nutraceutical and functional food industry has potential to grow to $50 billion US. Japan is the second largest market in the world for nutraceutical products after the United States. Its nutraceutical market has exhibited a steady average growth rate of 9.6% per annum.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».