Methodology for the Determination of Fruit, Vegetable, Nut and Legume Points for Food Supplies without Quantitative Ingredient Declarations and Its Application to a Large Canadian Packaged Food and Beverage Database
Notice bibliographique
Résumé
Nutrient profiling (NP) models are useful tools for objectively and transparently quantifying the nutritional quality of packaged foods and beverages. Many NP models incorporate ingredients beneficial for health (e.g., fruits, vegetables, nuts, legumes (FVNL)) in addition to less healthful nutrients or components, assigning points based on the proportion of the product that contains FVNL ingredients. However, with food labelling in most countries lacking mandatory quantitative ingredient declarations (QUIDs), there is potential for the estimation of FVNL points to be ambiguous and inconsistent. The purpose of this article was to describe the development and application of methodology for estimating FVNL points for products without QUIDs, based on the position of FVNL components within the ingredients list. Using this method, FVNL points were calculated for packaged foods and beverages in the University of Toronto Food Label Information Program 2017 database (n = 17,337). Distributions of FVNL points were examined overall and by food category. This study provides evidence of the feasibility of this method in distinguishing between products with differing amounts of FVNL ingredients. This method will be valuable for researchers and policymakers in ensuring consistent, objective and reproducible estimations of FVNL points—and consequently, assessments of product healthfulness—for food supplies without QUIDs.
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 | 0,001 |
| 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 ».