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Enregistrement W2618110801 · doi:10.3148/cjdpr-2017-013

Estimating the Sugars Content of Diets that Follow <i>Eating Well with Canada’s Food Guide</i>

2017· article· en· W2618110801 sur OpenAlexaffvenueabout
Cynthia K. Colapinto, Lisa-Anne Elvidge Munene, Sylvie St‐Pierre

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFree sugarPercentileSugarFood scienceFood groupChemistryAnimal scienceBiologyMathematicsMedicineEnvironmental healthStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This research aimed to estimate the percent energy (%E) contribution from total and free sugars in the Eating Well with Canada's Food Guide (CFG) dietary pattern. METHODS: The sugar-containing foods in the Canadian Nutrient File were assigned to 1 of 2 categories: total sugars or free sugars based on the source. The total sugars content of foods containing any amount of free sugars was assigned to the free sugars category. We estimated free sugars content from 8000 simulated diets (500 for each of the 16 age and sex groups), consistent with the CFG dietary pattern. Descriptive statistics were used to examine distributions of %E from total and free sugars by age and sex. RESULTS: The mean %E from total and free sugars of all simulated diets was 21%E and 7%E, respectively. For simulated diets for males and females, 9-18 years of age, the %E from free sugars exceeded 10% at the 75th percentile. Simulated diets for all other age and sex groups exceeded 10%E from free sugars at the 95th percentile. CONCLUSIONS: The majority of the simulated CFG diets met the WHO recommendations to limit free sugars consumption to <10%E. These results will be used to inform future dietary guidance policy development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,223 · 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'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'admission3
Résumé présentoui

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