Diet and health of immigrant women of African descent in New York City
Notice bibliographique
Résumé
Studies show that Asians and Hispanics change their dietary patterns by consuming foods high in fat, cholesterol, and sugar, and low in dietary fiber after migrating to the US. Few studies describe the dietary patterns and health status of African immigrants in the US. In this study, two 24‐hour dietary recalls were collected to assess the dietary intakes of immigrant women of African descent living or working in New York City. Self‐reported data about acculturation, socioeconomic status, body weight, and family history of chronic diseases were also collected. Consumption of carbohydrate, protein, vitamins A, B6, and B12, thiamin, riboflavin, niacin, and sodium exceeded 100% of the Dietary Reference Intake (DRI); consumption of dietary fiber, folate, vitamins C, D, and E, calcium, iron, magnesium, potassium and zinc were below 100% of the DRIs. Energy intake from protein and carbohydrate were within the acceptable ranges while that from fat was higher than recommended. Approximately 67% of the women were born in Africa, and 44% had completed at least a college degree. Seventeen percent of the women were overweight and obese, respectively. Most women did not have family history of diabetes, hypertension, congestive heart failure, and stroke. Although many of the women appeared healthy, these data suggest that women of African descent may not be meeting all of their nutritional needs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».