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Enregistrement W2899921816 · doi:10.3148/71.3.2010.141

Food, Cooking Skills, and Health: A Literature Review

2010· review· en· W2899921816 sur OpenAlexafffundvenue
Rachel Engler‐Stringer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésContext (archaeology)Environmental healthPopulationHealthy foodFood choiceCooking methodsInequalityPsychologyMarketingGeographyMedicineBusinessFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past century, a major shift in North American food practices has been taking place. However, the literature on this topic is lacking in several areas. Some available research on food and cooking practices in the current context is presented, with a focus on how these are affecting health and how they might be contributing to health inequalities within the population. First, cooking and cooking skills are examined, along with the ambiguities related to terms associated with cooking in the research literature. Food choice, cooking, and health are described, particularly in relation to economic factors that may lead to health inequalities within the population. The importance of developing an understanding of factors within the wider food system as part of food choice and cooking skills is presented, and gaps in the research literature are examined and areas for future research are presented. Cooking practices are not well studied but are important to an understanding of human nutritional health as it relates to cultural, environmental, and economic factors.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,007
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations136
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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