Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesAdequate zinc nutriture is critically important for human health, but the development of programmes to control zinc deficiency is limited by the lack of reliable information on population zinc status. The present analyses were conducted to: (1) estimate the absorbable zinc content of national food supplies; (2) compare this information with theoretical population requirements for zinc; and (3) use these results to predict national risks of inadequate zinc intake.Setting and design: National food balance data were obtained for 176 countries from the Food and Agriculture Organization of the United Nations. The amount of absorbable zinc in these foods was estimated from food composition data, and zinc absorption was predicted using a model developed by the International Zinc Nutrition Consultative Group (IZiNCG). Demographic data were obtained from United Nations estimates, and age- and sex-specific physiological requirements for absorbable zinc were estimated using IZiNCG recommendations.Results and conclusions: The mean per capita absorbable zinc content of national food supplies ranged from 2.98–3.01 mg day−1 in Western Europe and USA & Canada to 2.09 mg day−1 in Southeast Asia. The estimated percentage of individuals at risk of inadequate zinc intake ranged from 9.3–9.5% in the regions of North Africa & Eastern Mediterranean and USA & Canada to 33.1% in Southeast Asia. Overall, approximately 20.5% of the world's population is estimated to be at risk of inadequate zinc intake. Data on the absorbable zinc content of national food supplies can be used to determine whether further assessments of population zinc status and development of intervention programmes are warranted.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,644 | 0,373 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».