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Enregistrement W3203195241

FAD DIETARY PATTERNS AND THEIR IMPACT ON HUMAN HEALTH

2020· article· en· W3203195241 sur OpenAlexvenueno aff
Aiza Yasin, Muhammad Anees Ur Rehman

Notice bibliographique

RevueAdvanced Food and Nutritional Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight lossVegan DietMedicineFood scienceObesityBiologyEndocrinologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adiet, popular for a time, without standarddietaryrecommendations, and promising unreasonably fast weight loss or nonsensical health improvements is called Fad diet. These diets involve the elimination of foods that contain essential nutrients, some diets also cut entire food groups. The most common fad diets include Detox Diet, General Motor Diet, South Beach Diet, Hollywood Diet, Banana Diet, Paleo Diet, Raw Food Diet, Keto Diet, Vegan Diet, Atkins Diet, Dubrow Diet, Watermelon Diet, Blood Type Diet, Alkaline Diet and Liquid Diet. All the diets result drastic and unrealistic weight loss. These unhealthy dietary patterns make unrealistic promises but do not result in long-term weight loss. It may severely jeopardize health of a human being. The fact that these diets they don't work and also provide more suffering in your efforts to lose weight. The consequences of these diets are inadequate intake of minerals and vitamins, low caloric intake, fatigue, weakness, dehydration, constipation, gastrointestinal discomfort, bad breath, disrupt metabolic rate etc. The best approach to lose weight is to consult a qualified dietitian/nutritionist who'll asses' dietary intake and recommend a healthy eating long-term weight loss plan according to the body needs.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,233

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,290 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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