Potential impact of the digestible indispensable amino acid score as a measure of protein quality on dietary regulations and health
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory frameworks for protein content claims in Canada and the United States are underpinned by the protein efficiency ratio and protein digestibility-corrected amino acid score (PDCAAS), respectively, which are used to assess the protein quality of a given food. The digestible indispensable amino acid score (DIAAS) is a novel approach to measuring the protein quality of foods and is supported by the Food and Agriculture Organization of the United Nations. Methodological concerns about the PDCAAS are addressed by the DIAAS through introduction of the use of ileal amino acid digestibility coefficients and untruncated protein scores. However, before the DIAAS is widely adopted within regulatory frameworks, a comprehensive assessment is required. Accordingly, this review addresses the potential impact of the DIAAS on regulation, communication, and public health, as well as knowledge gaps, analytical challenges, and cost of implementation. A pragmatic approach to addressing protein quality is advocated by suggesting the use of conservative coefficients of digestibility that are derived from in vitro methods. Before adopting the DIAAS as a framework for supporting protein content claims, updated food-related regulations and policies should also be evaluated through a lens that anticipates the impact on consumer-facing nutrition communication, the adoption of dietary patterns that are nutritionally adequate, and a food value chain that fosters a spirit of food and nutritional innovation.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».