Snacking Patterns in Children: A Comparison between Australia, China, Mexico, and the US
Notice bibliographique
Résumé
Snacking is common in children and influenced by many factors. The aim of this study is to provide insight of both common and country-specific characteristics of snacking among 4-13 year old children. We analyzed snacking prevalence, energy and nutrient contributions from snacking across diverse cultures and regions, represented by Australia, China, Mexico, and the US using data from respective national surveys. We found that the highest prevalence of snacking was in Australia and the US (over 95%) where snacking provided one-third and one-quarter of total energy intake (TEI), respectively, followed by Mexico (76%, provided 15% TEI) and China (65%, provided 10% TEI). Compared to 4-8 year-olds, the consumption of fruits and milk was lower in 9-13 year-old children, with a trend of increasing savory snacks consumption in China, Mexico, and the US. The nutrient density index of added sugars and saturated fat was higher, especially in Australia, Mexico, and the US. Results suggested that snacking could be an occasion to promote fruit and vegetable consumption in all countries, especially for older children. Snacking guidelines should focus on reducing consumption of snacks high in saturated fat and added sugars for Australia, Mexico, and the US, whereas improving dairy consumption is important in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».