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Enregistrement W3045983141 · doi:10.14529/hsm200113

EFFECTS OF DIETARY FIBER ON HUMAN HEALTH: A REVIEW

2020· review· en· W3045983141 sur OpenAlexaff
Svetlana Merenkova, Oksana Zinina, M. Stuart, Eleonora Okuskhanova, Надежда Леонидовна Андросова

Notice bibliographique

RevueHuman Sport Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Industry and Aquatic Biology
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDietary fiberTerminologyMedicineHuman healthLife expectancyEnvironmental healthFood scienceBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this article is to review literature data on the terminology, classification and physiological effects of dietary fibers. Results. The scientific studies on the terminology, classification and characteristics of various types of dietary fiber are presented, the sources of dietary fiber and their positive physiological effects are described. Nowadays no consensus definition has been given to the concept of dietary fibers. The authors point to dietary fibers being related to chemical compounds defined by structure, or functional properties, and/or a combination of both structural and functional properties. The authors noted one commonality in these definitions: each mentioned positive physiological effects. The modern classification system for dietary fibers is wide and diverse and can be based on origin, structure of polymers, solubility, ion exchange, sorption or physiological effect. Many studies have shown that dietary fibers can promote human health and help prevent specific chronic diseases that increase mortality and reduce life expectancy. Numerous healthful effects of the dietary fibers have been documented. These include curative and preventive effects for diseases such as obesity, certain types of cancers, cardiovascular diseases, diabetes, and constipation. Conclusion. Fibers are considered before other nutrients to ensure a healthy nutrition. Research continues to contribute new data on the effect of dietary fiber on the human body.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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