Ultraprocessed Foods and Their Application to Nutrition Policy
Notice bibliographique
Résumé
Processed foods have been part of the human diet from the very earliest times. Recently, processed foods have come under scrutiny, particularly the category ultraprocessed foods as defined in the NOVA classification of foods. The basic tenet behind this renewed concern about ultraprocessed foods is that it is processing per se, which matters in diet and health, not nutrients or foods. Notwithstanding this, the literature on ultraprocessed foods is almost entirely focused around nutrients and obesity. However, not all studies have found positive links between obesity and ultraprocessed food intake. The category, ultraprocessed foods, is large, accounting for approximately 60% of energy intake and 90% of added sugar intake. The advocates of the NOVA system advise that the intakes of these foods should be avoided, but the scientific basis for this advice is very weak. Thus, a reduction in ultraprocessed foods has been advocated covering 16 foods to reduce US intakes of added sugar. However, when US food consumption data are examined on a food-by-food basis, only 6 of these 16 foods are associated with high added sugar intakes. Data from the United States, United Kingdom, Canada, and Brazil fail to show a relationship between percent energy from ultraprocessed foods and the intakes of fats, saturated fatty acids, or sodium. There is a positive association between ultraprocessed food intake and the intake of added sugar. A negative correlation with dietary fiber is found. This is not surprising, because almost all added sugar is found in the category, ultraprocessed foods, while the majority of dietary fiber is excluded. When compared with the scientific literature, there is little scientific basis for limiting the use of infant foods, fat spreads, or commercially prepared breads in the present diet.
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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 | 0,014 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 ».