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Enregistrement W2925665335 · doi:10.5539/jfr.v8n3p42

Product Development Considerations of Flaxseed Supplementation for the Aging Population: A Pilot Study

2019· article· en· W2925665335 sur OpenAlexvenueno aff
Jenny Nguyen, Cheryl Rock, Virginia Gray, Maria Claver, Christine Costa

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytoestrogen effects and research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaistMedicinePalatabilityObesityPopulationGerontologyEnvironmental healthFood scienceInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity, cardiovascular disease, and vulnerability among older adults highlight a critical need for a careful consideration of effective and preventive dietary interventions. Consuming flaxseed, along with a well-balanced diet, has been shown to significantly improve weight, waist circumference, blood pressure, serum lipids, plasma glucose levels, and inflammatory biomarkers. Although flaxseed exhibits anti-inflammatory and antioxidant properties, little is known regarding its consumer acceptability among older adults. The objective of this study was to investigate the acceptability of a bagel with 23% flaxseed in individuals 50 years and older using a 9-point Hedonic rating scale, Paired Preference test, and Food Action (FACT) rating scale. There were no significant differences between the control and flaxseed bagel in sensory attributes and FACT ratings in 20 participants (69.0 ± 6.3 years old). Age was significantly associated with the overall acceptability of the flaxseed bagel (p = 0.004). Appearance, color, flavor, and texture were strongly correlated (p < 0.01) to overall acceptability in both bagels. Further exploration of consumer acceptance of flaxseed products among older adults is needed; clinical trials may also shed light on potential health impacts of regular flax consumption.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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