Assessment of Phenolic Compound Intake from Plant-Derived Products in Adolescents from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To better understand which plant-derived products contribute to the usual daily total polyphenol content (TPC) intake of Canadian adolescents. Methods: A convenience sample from 2 southwestern Ontario high schools was obtained (n = 108). Students of all gender and ethnicity were invited to participate if they were enrolled in grades 9–12 and were between the ages of 13 and 18 years. To measure the usual intake of TPC found in fruits, vegetables, fruit juices, nuts and legumes, tea, and coffee and coffee-based beverages, participants completed a food frequency questionnaire. TPC of the tea, coffee and coffee-based beverages, and fruit juices were determined spectrophotometrically, and the TPC of all other food items were calculated using the Phenol-Explorer Database. Results: Participants’ median consumption of TPC was 974 mg/day (25th, 75th percentile; 559, 2161, respectively). Fruit contributed 69% to TPC intake with 24% from vegetables; 3% from juice; 2% from tea, coffee, and coffee-based beverages; and 0% from nuts and pulses. No sex differences were found. Conclusion: The results of this exploratory study suggest that fruit is the major contributor to the daily TPC intake of adolescents in Ontario, Canada; however, a larger-scale study is warranted to confirm these findings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».