Trends in Loss-Adjusted Availability of Added Sugars and Energy Contribution from Macronutrients and Major Food Groups in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
A clear understanding of changes in the consumption of sugars and other sugars-containing foods has become essential for dietary recommendations and nutrition policy considerations. This study aimed to estimate the consumption trends of added sugars, energy, macronutrients, and food categories using food supply data. Annual food availability data were obtained from Statistics Canada "Food Available in Canada" database and compared to the equivalent data from Canadian Community Health Survey 2004/2015 and USDA "Food Availability (Per Capita) Data System". consumption of added sugars (%energy) in Canada over the past two decades, largely attributed to reduced intakes of refined sugar and sugars from soft drinks. Added sugars consumption was generally 30% less than that in the US. There was also a consistent decline in total energy intake and %energy from carbohydrates, accompanied by increased %energy derived from fats particularly during the most recent 10 years. The observed trends in added sugars availability are similar to findings from the Canadian Community Health Surveys, demonstrating the potential application of annual loss-adjusted food availability data in monitoring trends in food and macronutrient intakes over time to complement dietary survey data in informing public policy development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».