MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2767963271 · doi:10.1016/j.fct.2017.10.059

Temporal patterns of caffeine intake in the United States

2017· article· en· W2767963271 sur OpenAlex
Danika M. Martyn, Annette Lau, Philip Richardson, Ashley Roberts

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFood and Chemical Toxicology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesAmerican Beverage Association
Mots-clésCaffeineEveningMorningMedicinePercentileNames of the days of the weekEnvironmental healthDemographyFood scienceToxicologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate whether caffeine intake among adolescents and adults in the U.S. varies across the week or throughout the day, data from a 7-day online beverage consumption survey (2010-2011) were analyzed. Mean (206.8-213.0 mg/day) and 90th percentile (437.4-452.6 mg/day) daily caffeine intakes among consumers 13 years and older were relatively constant across the week with no marked difference among weekdays versus weekend days. Percent consumers of caffeinated beverages likewise remained stable across the week. Mean daily caffeine intake for coffee and energy drink consumers 13 years and older was higher than contributions for tea and carbonated soft drink consumers. Caffeinated beverage consumers (13 + yrs) consumed most of their caffeine in the morning (61% versus 21% and 18% in the afternoon and evening) which was driven by coffee. Caffeinated beverage consumption patterns among adolescents (13-17 yrs) - who typically consume less daily caffeine - were more evenly distributed throughout the day. These findings provide insight into U.S. temporal caffeine consumption patterns among specific caffeinated beverage consumers and different age brackets. These data suggest that while caffeine intakes do not vary from day-to-day, mornings generally drive the daily caffeine intake of adults and is predominantly attributed to coffee.

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.

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)0,000
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,292 · 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