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Enregistrement W2783112441 · doi:10.1017/s1368980017003810

Dietary sources of energy and nutrients in the contemporary diet of Inuit adults: results from the 2007–08 Inuit Health Survey

2018· article· en· W2783112441 sur OpenAlexafffundabout
Tiff‐Annie Kenny, Xue Feng Hu, Harriet V. Kuhnlein, Sonia Wesche, Hing Man Chan

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill-Queen's University PressUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaAurora Research InstituteMcGill UniversityFaculty of Medicine, McGill UniversityGovernment of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésFood guideMicronutrientNutrientNiacinFood groupEnvironmental healthPopulationGeographyAdded sugarSugarFood scienceMedicineDemographyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To characterize the major components of the contemporary Inuit diet and identify the primary sources of energy and essential nutrients. DESIGN: Dietary data were derived from the 24 h recall collected by the Inuit Health Survey (IHS) from 2007 to 2008. The population proportion method was used to determine the percentage contribution of each group. Unique food items/preparations (ninety-three country foods and 1591 market foods) were classified into eight country food groups and forty-one market food groups. Nutrient composition of each food item was obtained from the Canadian Nutrient File. SETTING: Thirty-six communities across three Inuit regions of northern Canada. SUBJECTS: A representative sample (n 2095) of non-pregnant Inuit adults (≥18 years), selected through stratified random sampling. RESULTS: Despite their modest contribution to total energy intake (6·4-19·6 %, by region) country foods represented a major source of protein (23-52 %), Fe (28-54 %), niacin (24-52 %) and vitamins D (up to 73 %), B6 (18-55 %) and B12 (50-82 %). By contrast, the three most popular energy-yielding market foods (i.e. sweetened beverages, added sugar and bread) collectively contributed approximately 20 % of total energy, while contributing minimally to most micronutrients. A notable exception was the contribution of these foods to Ca (13-21 %) and vitamins E (17-35 %) and C (as much as 50 %). Solid fruits were consumed by less than 25 % of participants while vegetables were reported by 38-59 % of respondents. CONCLUSIONS: Country foods remain a critical dimension of the contemporary Inuit diet.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations57
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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