The Relationships among Microelement Composition of Reindeer Meat (Rangifer tarandus) and Adaptation: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and meta-analysis based on PRISMA statements aimed to summarise the data on the chemical composition of reindeer meat depending on the region of the Rangifer tarandus. We searched SCOPUS, PubMed, Embase, CrossRef, Medline, Cochrane library, eLibrary, and CyberLeninka. A total of 3310 records published between January 1980 and December 2021 were screened. We identified 34 relevant studies conducted in Russia, Norway, the USA, Canada, and Finland for the synthesis. Overall, the consumption of reindeer meat reduces arterial hypertension and atherosclerosis due to many polyunsaturated fatty acids (linoleic, linolenic, arachidonic) and vitamin C, which balances lipid fractions. Venison is an effective means of preventing obesity and adapting to cold due to the content of a complete set of essential trace elements, amino acids, and even L-carnitine. The high content of vitamin C and microelements (iron, zinc, copper) in reindeer meat is likely to increase the body’s antioxidant defence against free radicals and help prevent chronic non-infectious diseases. Thus, venison is an essential component of the adaptation mechanism for the Arctic population.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».