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Enregistrement W3172727538 · doi:10.1093/cdn/nzab060_002

Carbon Footprint of Canadian Self-Selected Diets: Trade-Offs With Nutrient Intakes and Diet Quality

2021· article· en· W3172727538 sur OpenAlexaffabout
Olivia Auclair, Sergio A. Burgos

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientFood groupContext (archaeology)Food scienceCarbon footprintAnimal scienceBiologyMedicineGreenhouse gasEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals' dietary choices are critical determinants of human and planetary health. Although the environmental impact of animal-based foods typically exceeds that of plants, trade-offs among nutritional outcomes and environmental sustainability in the context of self-selected diets are less understood. The objectives were to estimate the carbon footprint of Canadian self-selected diets and to compare low- and high-GHGE diets in terms of intake of food groups, nutrients, and diet quality. Twenty-four-hour recalls from the 2015 Canadian Community Health Survey (CCHS) – Nutrition were used to determine dietary intake among adults ≥19 y (n = 13,612). Estimates from the database of Food Impacts on the Environment for Linking to Diets were used to link foods and beverages reported in the CCHS to their greenhouse gas emissions (GHGE). Intake of food groups, nutrients, and diet quality based on the Alternative Healthy Eating Index – 2010 were compared between low- and high-GHGE diets (lowest and highest quintiles of dietary GHGE expressed per 1,000 kcal). Dietary GHGE (mean ± SE) was 3.98 ± 0.06 kg CO2-equivalents (eq) per person per d or 2.15 ± 0.03 kg CO2-eq per person per 1,000 kcal. Animal-based foods contributed three-quarters of Canadians' total dietary GHGE, with red and processed meat alone accounting for 47.05 ± 0.82%. High-GHGE diets contained more animal-based foods, but also more vegetables and fruits and miscellaneous foods and beverages; low-GHGE diets contained more cereals, grains, and breads. High-GHGE diet respondents had higher intakes of nutrients of public health concern (iron, potassium, calcium, and vitamin D), but also higher intakes of nutrients to limit (saturated fat and sodium). Moreover, low-GHGE diets had higher diet quality scores compared to high-GHGE diets (55.31 ± 0.49 vs. 47.27 ± 0.46 points; p < 0.0001). Self-selected Canadian diets with the highest GHGE contained more animal-based foods and were characterized by higher intakes of nutrients of concern but a lower overall diet quality. These trade-offs warrant attention in shaping future food policy and dietary guidance in Canada aimed at meeting global targets for climate change. None.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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