Development of an optimal grocery list based on actual intake from a cross-sectional study of First Nations adults in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A multi-stage sampling strategy selected 1387 on-reserve First Nations adults in Ontario. Foods from a 24-hour dietary recall were assigned to the 100 most common food groups for men and women. Nutrients from market foods (MF) and traditional foods (TF) harvested from the wild as well as MF costs were assigned based on the proportions of total grams consumed. Linear programming was performed imposing various constraints to determine whether it was possible to develop diets that included the most popular foods while meeting Institute of Medicine guidelines. Final models were obtained for both sexes with the top 100 food groups consumed while limiting the nutrient-poor foods to no more than the actual observed intake. These models met all nutrient constraints for men but those for dietary fibre, linoleic acid, phosphorus, and potassium were removed for women. MF costs were obtained from community retailers and online resources. A grocery list was then developed and MF were costed for a family of 4. The grocery list underestimated the actual weekly food cost because TF was not included. Contemporary observed diets deviated from healthier historic First Nations diets. A culturally appropriate diet would include more traditional First Nations foods and fewer MF. Novelty: Linear programming is a mathematical approach to evaluating the diets of First Nations. The grocery list is representative of food patterns within Ontario First Nations and can be used as an alternative to the nutritious food basket used for public health food costing.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».