The Pattern of Carbohydrate Intake among University Students from Eastern Indonesia Tends to be Diverse
Notice bibliographique
Résumé
Background: Along with the shift in consumption patterns of carbohydrate staple foods in Indonesia, many communities are abandoning local traditional foods such as tubers and sago and turning to white rice. Objective: Considering the rise of modern living patterns that are loved by teenagers and young adults, the researchers aimed to identify the basic food consumption patterns of adolescents and young people in Indonesia and the factors that influence them. Methods: The subjects involved in this study were 108 Universitas Gadjah Mada students representing various regions and tribes in Indonesia. The proportion of each part of Indonesia was determined by the proportionate stratified random sampling technique, while the research subjects were selected by purposive sampling. Subjects were interviewed using the semi-quantitative food frequency questionnaire (SQ-FFQ). Data on knowledge factors related to nutrition and perceptions were obtained using a separate questionnaire. Results: The most consumed staple carbohydrate foods are cereals, especially white rice (82%), tubers (10.6%), noodles, pasta and bread (12.3%) and sago (1.8%). Several factors that influence the consumption pattern significantly (p<0.05) are sex, place of origin, and nutritional status. Conclusions: There is a high dependency on white rice among young adults in Yogyakarta, Indonesia. The culture and place of origin have an important role in shaping the pattern of carbohydrate consumption. Strategic interventions are needed to increase youth food diversification.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».