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Enregistrement W3110601141 · doi:10.3233/mnm-200418

Home packed food for nursery children in United Arab Emirates provides suboptimal quality

2020· article· en· W3110601141 sur OpenAlexaboutno aff
Malin Garemo, Amal Elamin, Andrew Gardner

Notice bibliographique

RevueMediterranean Journal of Nutrition and Metabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbu dhabiEnvironmental healthMedicineFood scienceCalorieFood groupBiotechnologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early childhood nutrition is associated with health outcomes later in life, hence developing health promoting habits from an early age is imperative. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the nutritional adequacy of home-packed food brought to the nurseries by attending children. METHODS: In a cross sectional study conducted in 7 nurseries in Abu Dhabi, United Arab Emirates 315 food-boxes were assessed through detailed food observations at the nurseries prior to mealtimes. The food content was evaluated using the Alberta Guidelines for nursery food, Canada. RESULTS: Most food boxes contained refined grains (77.5%), fruits (74.6%), sweet/full fat dairy products (77.5%), discretionary-calorie-food-items (70.6%). Emirati children were offered sweetened drinks significantly more ( p < 0.001). Non-dairy protein sources, vegetables, low-fat-natural-dairy products were offered to 45.4%, 44.1% and 3.9% of children, respectively. Overall, 70.2% of the food-boxes contained not-recommended food and 63.1% of the children were served a very poor food combination. CONCLUSIONS: Despite frequent inclusion of recommended food, many food boxes were nutritionally inadequate due to their low content of whole grains, low-fat dairy products, vegetables and animal proteins and high content of sweet food and drinks. The inadequate dietary patterns necessitate developing nutrition guidelines for nurseries in Abu Dhabi.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,251 · 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'admission1
Résumé présentoui

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