Cost-effective options for increasing consumption of under-consumed food groups and nutrients in the USA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the most cost-effective options/contributors of under-consumed food groups and nutrients in the USA. DESIGN: Twenty-four-hour dietary recall data were used for the dietary sources of under-consumed food groups and nutrients. Costs were estimated using USDA National Food Price Database 2001-2004 after adjustments for inflation using Consumer Price Index. SETTING: National Health and Nutrition Examination Survey, 2013-2016. PARTICIPANTS: A total of 10 112 adults aged 19+ years. RESULTS: Top five cost-effective options for food groups were apple and citrus juice, bananas, apples, and melons for fruit; baked/boiled white potatoes, mixtures of mashed potatoes, lettuce, carrots and string beans for vegetables; oatmeal, popcorn, rice, yeast breads and pasta/noodles/cooked grains for whole grain; and reduced-fat, low-fat milk, flavoured milk and cheese for dairy. Top five cost-effective sources of under-consumed nutrients were rice, tortillas, pasta/noodles/cooked grains, rolls and buns, and peanut butter-jelly sandwiches for Mg; grits/cooked cereals, low- and high-sugar ready-to-eat (RTE) cereal, rolls and buns, and rice for Fe; low- and high-sugar RTE cereals, rice, protein and nutritional powders, and rolls and buns for Zn; carrots, margarine, other red and orange vegetables, liver and organ meats, butter and animal fats for vitamin A; and citrus juice, other fruit juice, vegetable juice, mustard and other condiments, and apple juice for vitamin C. CONCLUSIONS: Apple/citrus juice, white potatoes/carrots, oatmeal, RTE cereals and milk were the most cost-effective food sources of multiple under-consumed food groups and nutrients and can help promote healthy eating habits at minimal cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».