Consumption of Ready-to-Eat Cereal in Canada and Its Contribution to Nutrient Intake and Nutrient Density among Canadians
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, ready-to-eat cereal (RTEC) has become a common breakfast option in Canada and worldwide. This study used the nationally representative cross-sectional data from the Canadian Community Health Survey (CCHS) 2015-Nutrition to determine patterns of RTEC consumption in Canada and the contribution to nutrient intake among Canadians who were ≥2 years, of whom 22 ± 0.6% consumed RTEC on any given day. The prevalence of RTEC consumption was highest in children aged two to 12 years (37.6 ± 1.2%), followed by adolescents aged 13 to 18 years (28.8 ± 1.4%), and then by adults ≥19 years (18.9 ± 0.6%). RTEC consumers had higher intakes of “nutrients to encourage” compared to the RTEC non-consumers. More than 15% of the daily intake of some nutrients, such as folic acid, iron, thiamin, and vitamin B6, were contributed by RTEC. It was noted that nearly 66% of milk consumption was co-consumed with RTEC among RTEC consumers. The nutrient density of the diet, as defined by Nutrient-Rich Food Index (NRF 9.3), was significantly higher among RTEC consumers compared to non-consumers. RTEC consumption was not associated with overweight/obesity. RTEC consumption considerably contributed to the intake of some key nutrients among all age groups in Canada.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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 ».