Destigmatizing Carbohydrate with Food Labeling: The Use of Non-Mandatory Labelling to Highlight Quality Carbohydrate Foods
Notice bibliographique
Résumé
Dietary carbohydrates are components of healthy foods, but many carbohydrate foods have recently been stigmatized as primary causes of diet-related risk factors for chronic disease. There is an opportunity to enhance efforts within the food landscape to encourage the consumption of higher quality carbohydrate foods. The use of labelling is one strategy that permits consumers to identify healthy carbohydrate foods at the point-of-purchase. This review discusses the regulatory frameworks and examples of associated non-mandatory food labelling claims that are currently employed to highlight healthy carbohydrate foods to consumers. The existing labelling frameworks discussed here align with established measures of carbohydrate quality, such as 1. dietary fibre nutrient content claims and associated dietary fibre-based health claims; 2. the presence of whole carbohydrate foods and ingredients that are intact or reconstituted, such as whole grains; and 3. low glycemic index and glycemic response claims. Standards from Codex Alimentarius, and regulations from Australia and New Zealand, Canada, Europe, and the United States will be used to illustrate the means by which food labelling can be used by consumers to identify quality carbohydrate foods.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».