Fish for Dinner? Balancing Risks, Benefits, and Values in Formulating Food Consumption Advice
Notice bibliographique
Résumé
Many and complex factors underlie seemingly simple decisions about what to eat. This is particularly so for foods such as fish, which present consumers with both risks and benefits. Advice about what type of and how much fish to consume is abundant, but that advice is often confusing or contradictory, reflecting the differing mandates and orientations of those advising. We survey a range of issues that can and should be incorporated into dietary advice, and offer tools for health agencies tasked with providing it. We argue that risks and benefits should not be limited to direct physical health. Rather, socioeconomic and community factors, unintended or indirect effects, and nonhuman-health outcomes such as animal welfare and planetary health should also be considered and weighed. We provide examples of existing fish consumption guidance to highlight the conflicting messages that emerge when different sources of advice with singular aims of avoiding risk, gaining nutritional benefit, or sustaining fish populations are juxtaposed. We then offer tools borrowed from health and other fields to guide health agencies toward developing more comprehensive advice and targeting that advice for specific populations.
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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 | 0,031 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».