Consumption Patterns of Grain-Based Foods among Children and Adolescents in Canada: Evidence from Canadian Community Health Survey-Nutrition 2015
Notice bibliographique
Résumé
The current analyses used data from the Canadian Community Health Survey-Nutrition 2015 to investigate grain-based food (GBF) dietary patterns of consumptions among 6,400,000 Canadian children and adolescents 2 to 18 years old. Nutrient intakes, socioeconomic differences, body mass index (BMI) z-scores, and intakes of several food groups were examined across the identified grain patterns of consumption. We employed k-mean cluster analysis to identify the consumption patterns of grain products. Based on the contributions of 21 grain food groups to the total energy intake of each individual, seven GBF consumption patterns were identified including other bread; salty snacks; pasta; rice; cakes and cookies; white bread; and mixed grains. Individuals having less than one serving of grain products were also separately categorized as no-grain consumers. Mean energy intake (kcal/day) was lowest for the “no-grain” consumers and greatest in children/adolescents consuming a “salty snacks” pattern when all GBF patterns were compared. Children and adolescents with “no-grain” and “rice” GBF consumption patterns had significantly lower intakes of several nutrients including dietary fiber, folate, magnesium, calcium, iron, zinc, thiamin, niacin, and riboflavin. No associations were observed with any of the identified GBF patterns and BMI z-scores. In addition, the socioeconomic status (SES) indicators such as household incomes and immigration status of participants were shown to be significantly different across the identified clusters.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».