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Enregistrement W4289314794 · doi:10.3389/fsufs.2022.867848

Nutritional Challenges and Dietary Practices of Ethnic Minority (Indigenous) Groups in China: A Critical Appraisal

2022· article· en· W4289314794 sur OpenAlexafffund
Zeyuan Wang, Angela Mashford‐Pringle

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInternational Union of Nutritional SciencesUniversity of Toronto
Mots-clésEthnic groupIndigenousChinaAnthropometryPopulationMinority groupMalnutritionAffect (linguistics)MedicineGerontologyEnvironmental healthGeographyPsychologyPolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous food systems can affect multiple aspects of Indigenous people's health. In China, the government declared that there are no Indigenous people in China and used the term “ethnic minority groups” instead. However, to date, no attempt has been made to investigate the nutrition status and dietary practices of all 55 ethnic minority groups. To understand this pertinent issue, a systematic review is required. The main selection criteria were publications should be about nutrition status or dietary practices among ethnic minority groups in China, specify the name of the ethnic minority group, and be published within the past 10 years. For this literature review, 111 publications were selected through Wanfang Med Online for Chinese publications and Google Scholar for English publications. Linear regressions were applied to explore what factors can affect the total number of publications for an ethnic minority group. The main findings include that only 15 ethnic minority groups have dietary intake data representing the general people of the ethnic group; only seven ethnic minority groups have data for both nutrition status (anthropometric and nutrients intake/deficiency) and dietary practices (dietary intake and dietary habits); there are still 10 ethnic minority groups with a total number of population 845,420 that lack studies on both nutrition status and dietary practices; ethnic minority groups are suffering from double-burden malnutrition and consuming unbalanced diets; primary and middle school students are the most prevalent study population than any other age group due to easy access; and an ethnic minority group is likely to have more publications about nutrition status and dietary practices if they have a larger population or are unique to a region. The results indicate that more national-level programs and timely nutrition and dietary reports should be implemented to address double-burden malnutrition and unbalanced diets among ethnic minority groups in China. More studies involving maternal nutrition, targeting underrepresented ethnic minority groups and age groups, and exploring traditional food systems in China are also essential to better understand and address this issue.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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