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Enregistrement W3181921036 · doi:10.1093/cdn/nzab092

Traditional and Indigenous Fruits and Vegetables for Food System Transformation

2021· article· en· W3181921036 sur OpenAlexaff
Gina Kennedy, Rebecca Kanter, Sinee Chotiboriboon, Namukolo Covic, Treena Delormier, T. Longvah, Patrick Maundu, Nasrin Omidvar, Vish Prakash, Harriet V. Kuhnlein

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousFood systemsKey (lock)Consumption (sociology)GeographyHealthy foodTraditional knowledgeBusinessAgroforestryBiotechnologyBiologyAgricultureFood scienceFood securityEcologySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fruit and vegetable consumption is recommended in numerous food-based dietary guidelines and forms a key recommendation in many international statements related to healthy diets. There are thousands of fruit and vegetable species from which to choose, but despite this abundance from nature, populations in most countries neither produce nor consume the recommended daily amounts of fruits and vegetables. There is enormous potential to better incorporate the wealth of diverse fruit and vegetable species and varieties into food systems. Known and preserved by indigenous communities, these hidden food treasures can foster collaborative research and learning. This perspective from the Task Force on Traditional and Indigenous Food Systems and Nutrition of the International Union of Nutritional Sciences (IUNS) highlights 5 key actions that can be taken by individuals, communities, and nations to reshape dialogue about traditional and indigenous fruits and vegetables to benefit people and planetary ecosystems.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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