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Enregistrement W2985843184 · doi:10.1097/mco.0000000000000613

Tackling the question of micronutrients intake as one of the main levers in terms of Inuit food security

2019· review· en· W2985843184 sur OpenAlexaffabout
Thora Martina Herrmann, Annie Lamalice, Véronique Coxam

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMicronutrientFood securityEnvironmental healthFood scienceMedicineChemistryBiologyAgricultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The Inuit population living in North Canada is facing a drastic change in lifestyle, which has brought about a dramatic nutrition transition characterized by a decrease in the traditional foods consumption and an increasing reliance on processed, store-bought foods. This rapid dietary shift leads to a significant public health concern, as wild-harvested country foods are rich in many micronutrients including vitamins, trace elements and minerals while the most frequently eaten Western foods mainly provide energy, fat, carbohydrates and sodium. This review addresses the emerging strategies to tackle food insecurity in this population. RECENT FINDINGS: Recent studies indicate that diets with a higher fraction of traditional foods (and a lower fraction of ultra-processed foods) exhibit a better Healthy Eating Index. This provides a basis to develop new dietary policies anchored in contemporary food realities. SUMMARY: In Northern remote communities, improving food security requires holistic approaches. A mixed strategy that targets the revitalization of traditional foods systems and local food production initiatives seems the most promising strategy, to meet the dietary needs in terms of micronutrients, with respect to the cultural identity of local populations.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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