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Enregistrement W2946834093 · doi:10.3390/nu11061203

Consumption of Yogurt in Canada and Its Contribution to Nutrient Intake and Diet Quality Among Canadians

2019· article· en· W2946834093 sur OpenAlexaffabout
Hassan Vatanparast, Naorin Islam, Rashmi Prakash Patil, Arash Shamloo, Pardis Keshavarz, Jessica Smith, Susan J. Whiting

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGeneral Mills
Mots-clésRiboflavinNutrientConsumption (sociology)Environmental healthFood scienceDairy foodsMedicineDietary Reference IntakeNational Health and Nutrition Examination SurveyBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 20,487) in order to evaluate patterns of yogurt consumption among Canadians. Overall, 20% of Canadians have reportedly consumed yogurt on a given day in 2015. Higher prevalence of yogurt consumption was noted among children aged 2-5 years old (47%) when compared to adults aged 19-54 years (18%). When the prevalence of yogurt consumption at the regional level in Canada was assessed, Quebec had the most consumers of yogurt (25%) compared to other regions, namely the Atlantic (19%), Ontario (18%), Prairies (19%) and British Columbia (20%). Yogurt consumers reported consuming higher daily intakes of several key nutrients including carbohydrates, fibre, riboflavin, vitamin C, folate, vitamin D, potassium, iron, magnesium, and calcium when compared to yogurt non-consumers. Additionally, the diet quality, measured using NRF 9.3 scoring method, was higher among yogurt consumers compared to non-consumers. Nearly 36% of Canadians who meet the dietary guidelines for milk and alternative servings from the Food Guide Canada (2007) reported consuming yogurt. Lastly, no significant difference in BMI was noted among yogurt consumers and non-consumers. Overall, yogurt consumers had a higher intake of key nutrients and had a better diet quality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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