MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3159897817 · doi:10.3390/nu13051471

Free Sugars Consumption in Canada

2021· article· en· W3159897817 sur OpenAlexaffabout
Huma Rana, Marie-Claude Mallet, Alejandro Gonzalez, Marie-France Verreault, Sylvie St‐Pierre

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightLimitingFood scienceObesityEnvironmental healthConsumption (sociology)MedicineNutrientChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Free sugars (FS) are associated with a higher risk of dental decay in children and an increased risk of weight gain, overweight and obesity and type 2 diabetes. For this reason, Canada's Food Guide recommends limiting foods and beverages that contribute to excess free sugars consumption. Estimating FS intakes is needed to inform policies and interventions aimed at reducing Canadians' consumption of FS. The objective of this study was to estimate FS intake of Canadians using a new method that estimated the free sugars content of foods in the Canadian Nutrient File, the database used in national nutrition surveys. We define FS as sugars present in food products in which the structure has been broken down. We found that 12% of total energy (about 56 g) comes from FS in the diet of Canadians 1 year of age and older (≥1 year). The top four sources were: (1) sugars, syrups, preserves, confectionary, desserts; (2) soft drinks; (3) baked products and (4) juice (without added sugars), and accounted for 60% of total free sugars intake. The results show that efforts need to be sustained to help Canadians, particularly children and adolescents, to reduce their FS intake.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations37
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNutrientsMême sujetDiet, Metabolism, and DiseaseTravaux en français237 207