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Enregistrement W2998440872

Worldwide comparison on trans fatty acids content in edible fats and oils: current trends and future challenges

2017· article· en· W2998440872 sur OpenAlexaboutno aff
T.G. Albuquerque, Mafalda Alexandra Silva, M. Beatriz P.P. Oliveira, H.S. Costa

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaMinisterio de Economía y CompetitividadIndian National Science Academy
Mots-clésFood scienceEdible oilBiotechnologyPolitical scienceBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In view of the impact of trans fatty acids (TFA) intake on human health, these have been related with multiple cardiovascular risk factors and are associated with higher risk of coronary heart disease. One of the sources of TFA is partial hydrogenation which converts liquid vegetable oils into solid or semi-solid fats with appropriate melting properties suitable for the production of shortenings and margarines, increasing oxidation stability and the shelf-life of the oil. In this study a worldwide comparison regarding the TFA content in edible oils and fats was performed. Oils and fats, from vegetable and animal origin, are essential ingredients for a variety of food products. The major dietary sources of TFA are foods containing partially hydrogenated vegetable oils, namely butter, shortenings and/or margarines, while edible vegetable oils, in general have low contents. The content of TFA from vegetable oils can increase when subjected to heating, for example when cooking methods such as deep-fat frying and baking in the oven are used. However, TFA formation strongly depends on several factors, namely, frying conditions (type of fryer, duration and temperature), frying material (oil/fat and the food itself), among others. In conclusion, a great variability between countries was observed for example for margarines, where Canada is one of the countries with the highest percentage of TFA (42.9% of total fatty acids) for margarines produced with partially hydrogenated vegetable oils. On the other hand, in Germany, Portugal, Austria and Canada as well, the identified margarines with lower content of TFA are mainly produced with non-hydrogenated fats. With respect to edible vegetable oils, in general, these have lower contents of TFA than margarines, shortenings and butters.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,264 · 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
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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