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Enregistrement W3155109538 · doi:10.1038/s41598-021-93194-9

Folic acid fortification of double fortified salt

2021· article· en· W3155109538 sur OpenAlexaff
Oluwasegun Modupe, Juveria Siddiqui, Akhila Jonnalagadda, Levente L. Diósady

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFluoride Effects and Removal
Établissements canadiensMarch of Dimes CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésFortificationFolic acidFortified FoodChemistrySalt (chemistry)MedicineFood scienceInternal medicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The addition of folic acid to Double Fortified Salt (with iron and iodine) aims to simultaneously ameliorate three major micronutrient deficiencies in vulnerable populations. To make Triple Fortified Salt, we added folic acid to the iodine solution (first method) and the iron premix (second method) that are used to fortify salt with iron and iodine. When added through the solution, sodium carbonate was needed to dissolve folic acid and to adjust pH. Alternately, folic acid was added either to the iron core or sandwiched between the core and TiO 2 layer of the iron premix. Folic acid and iodine were stable in all cases, retaining more than 70% of the added micronutrients after six months at 45 °C/60–70% relative hu. Adding folic acid to the premix's iron core is preferred as folic acid retention was slightly higher, and the added folic acid did not impact the salt's colour. The additional cost for adding the micronutrients to salt is about 27¢/person per year. Folic acid in the fortified salt made with the preferred method was stable in cooking and did not affect selected cooked foods' sensory properties. The technology is a cost-effective approach for simultaneously combating iron, iodine, and folic acid deficiencies.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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