The FiberTAG project: Tagging dietary fibre intake by measuring biomarkers related to the gut microbiota and their interest for health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The scientific rationale for dietary fibre intake recommendations comes from the recognition of their benefits for health based on studies first published many years ago. It remains unclear which are the key physiological effects generated by dietary fibre in view of the diversity of the food components considered as dietary fibre, of the relevance of their classification (soluble and insoluble) and from the recent discoveries putting forward their interactions with the gut microbiota. The project FiberTAG ( Joint Programming Initiative ‘A Healthy Diet for a Healthy Life’ 2017–2020 www.fibertag.eu/ ) aims to establish a set of biomarkers (markers of gut barrier function and bacterial co‐metabolites including volatile compounds and lipid derivatives), measured in different biological compartments (faeces, blood or breath) linking dietary fibre intake and gut microbiota‐related health effects. The FiberTAG consortium brings together academic and industrial partners from Belgium, France, Germany and Canada to share data and samples obtained from existing as well as new intervention studies in order to evaluate the relevance of such biomarkers. The FiberTAG consortium is currently working on five existing cohorts (prospective observational or nutritional interventions in healthy or obese patients), and a number of new intervention studies to analyse the effect of insoluble dietary fibre (wheat bran and chitin‐glucan, provided by the industrial partners) in healthy individuals or in obese patients at high cardiometabolic risk.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».