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Enregistrement W2617489389 · doi:10.1155/2017/1048973

The Effects of Food Labelling on Postexercise Energy Intake in Sedentary Women

2017· article· en· W2617489389 sur OpenAlexaff
Jacynthe Lafrenière, Jessica McNeil, Véronique Provencher, Éric Doucet

Notice bibliographique

RevueJournal of Obesity · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLabellingSedentary behaviorPhysical activityInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food labelling has been previously reported to influence energy intake (EI). Whether food labels influence postexercise EI remains to be determined. We assessed how food labelling and exercise (Ex) interact to influence food perception and postexercise EI. In this randomized crossover design, 14 inactive women participated in 4 experimental conditions: Ex (300 kcal at 70% of<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mi mathvariant="normal">V</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">O</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mn mathvariant="normal">2</mml:mn><mml:mi mathvariant="normal">p</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">e</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">a</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">k</mml:mi></mml:mrow></mml:msub></mml:mrow></mml:math>) and lunch labelled as low in fat (LF), Ex and lunch labelled as high in fat (HF), Rest and LF, and Rest and HF. The lunch was composed of a plate of pasta, yogurt, and oatmeal cookies, which had the same nutritional composition across the 4 experimental conditions. EI at lunch and for the 48-hour period covering the testing day and the following day was assessed. Furthermore, perceived healthiness of the meal and appetite ratings were evaluated. There were no effects of exercise and food labelling on EI. However, meals labelled as LF were perceived as heathier, and this label was associated with higher prospective food consumption. Initial beliefs about food items had a stronger effect on healthiness perception than the different food labels and explain the positive correlation with the amount of food consumed (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mi>ρ</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.34</mml:mn></mml:math>,<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>&lt;</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.001</mml:mn></mml:math>).

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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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