Water and Beverage Consumption among a Nationally Representative Sample of Children and Adolescents in the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
There are limited studies examining water consumption among individuals in hot climates. We assessed the daily total water intake from plain water, other beverages, and food in a nationally representative sample of children and adolescents aged 6-18 years in the United Arab Emirates. Total water intake was compared against the recommendations of the Institute of Medicine and the European Food Safety Authority. Sociodemographic information, 24 h dietary recall, physical activity levels, and anthropometric data were collected from 527 participants. The mean ± SE of total water intake was 1778.4 ± 33.8 mL/day. Plain drinking water was the largest contributor to total water intake (51.6%), followed by food (27.3%). Sugar-sweetened beverages constituted 13.9% of water intake. The proportion of participants who met the Institute of Medicine recommendations ranged from 15% (males aged 14-18) to 25% (children aged 6-8). The proportion of participants who met the European Food Safety Authority recommendations ranged from 31% (females aged 14-18) to 36% (males aged 14-18). The water-to-energy ratio was 1.0-1.15 L/1000 kcal, meeting recommendations. The majority of participants failed to meet water intake recommendations, highlighting the need for targeted interventions to promote increased water consumption among children and adolescents.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».