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Enregistrement W3108201702 · doi:10.1093/jas/skaa278.090

73 Nutritional impact of excluding red meat from the Canadian diet

2020· article· en· W3108201702 sur OpenAlexaffabout
Kebebe E Gunte, R.R. White, Harold M. Aukema, Tim A. McAllister, Natalie D. Riediger, Getahun Legesse, E. J. McGeough, K. M. Wittenberg, Naser Ibrahim, Kim Ominski

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRed meatRiboflavinNiacinNutrientDietary Reference IntakeFood scienceReference Daily IntakeAnimal scienceChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Foods of animal origin, including beef, pork, and lamb, provide macro- and micro-nutrients which may be difficult to obtain in adequate quantities from plant-based foods alone. Nonetheless, recent literature suggests that a shift away from red meat in favor of plant-based diets can reduce household greenhouse gas emissions without adversely affecting nutrient intake. The objective of the current study was to examine the nutrient intake of consumers who eliminated red meat from their diet, compared with those who did not. The impact of red meat elimination on nutrient intake was estimated using inverse probability weighting with regression adjustment estimator and bias-corrected matching estimators, using data garnered from the 2015 Canadian Community Health Survey. We also examined if self-selected diets without red meat fulfilled the Recommended Daily Allowance (RDA) of macronutrients, vitamins, and minerals, included in Canada’s Dietary Reference Intake Tables. Adequate Intake (AI) was used when RDA could not be determined. Consumers who eliminated red meat from their diet reported significantly lower intake of several nutrients, including total saturated fatty acids, saturated 18:0 octadecanoyloxy fatty acid, protein, riboflavin, niacin, vitamins D, B6 and B12, and zinc, as compared with those who did not. Eliminating red meat also resulted in lower dietary cholesterol and sodium intake. Further, consumers who eliminated red meat reported mean daily intake levels below the daily requirements of Calcium, Magnesium, Potassium, and Vitamins A, B6 and D. The results from this study suggest that elimination of red meat may lead to dietary substitutions that result in nutritional deficiencies for Canadian consumers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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