Nutritional Challenges and Dietary Practices of Ethnic Minority (Indigenous) Groups in China: A Critical Appraisal
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,030 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».