Consumption of Legume Dishes by Canadian Adults: Exploratory Analysis of the Canadian Community Health Survey (Nutrition) 2004 and 2015
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian diet is commonly known for its large portion sizes and caloric density. Social and environmental factors contribute to obesity in a variety of ways that are underappreciated and attributed to its rapid growth. This trend may be partly reversed by eating foods lower in energy density, high in fiber, and moderate in protein such as legumes, defined as the dried seeds of the Leguminosae plant family. Canadians have been encouraged to increase consumption of plant-based protein sources, like legumes, by the latest Canada’s Food Guide. For possible interventions, it is necessary to better understand legume consumers, when they consume legumes, and what types of legume dishes they consume. Legume consumption was investigated in the 24-hour diet recall data from two population-based surveys, the Canadian Community Health Surveys 2004 and 2015, focusing on socio-demographic characteristics of legume consumers; examining meal compositions; and assessing any changes between the two surveys. Considering the possibility of adapting and incorporating the recipes into the Canadian context, the meal behaviors of consumers from different ethnic backgrounds where legumes are part of a traditional diet were of particular interest. They were also compared based on their demographic variables, their consumption of legume foods, and their food preferences. Several descriptive techniques, as well as principal component and cluster analyses, were used to determine how legumes fit into the dietary patterns of the Canadian population. Where it was not possible to assess consumption of specific legume dishes, food group data were analyzed. The percentage of people who consumed legumes increased from 6.2 in 2004 to 10.4 in 2015, after adjustment for education, age, sex, cultural or racial origin, body mass index (BMI), and marital status. The proportional increase in the use of more varieties of legumes and increased intake of hummus were notable. As Canadians tend to consume legumes primarily at midday and at dinner, these analyses suggest that a useful strategy for increasing legume consumption may be to combine grains, pasta, and fruits and vegetables at midday and dinner. Adaptation of cultural foods from the major immigrant cuisines should also be explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».