The health benefits and practical considerations for the adoption of a Mediterranean-style dietary pattern
Notice bibliographique
Résumé
The term Mediterranean diet first appeared in the late 1940s (1). It is described by UNESCO as ‘a set of skills, knowledge, practices and traditions ranging from the landscape to the table, including the crops, harvesting, fishing, conservation, processing, preparation and, particularly, consumption of food’. A Mediterranean dietary pattern (MDP) varies in composition between the 21 countries which make up the Mediterranean region but is typically characterised by high intakes of minimally processed plant-based foods such as fruits, vegetables, nuts, seeds, legumes and wholegrains. Extra virgin olive oil is the main culinary fat, with a moderate intake of dairy products, and a variety of herbs and spices used as condiments, rather than salt. Fish/seafood is typically consumed two-three times per week. Red and processed meat, and discretionary foods including sugar or honey sweetened food and drink are consumed in low amounts. Wine, and in particular red wine, is consumed in moderation and with meals. Although in many ways analogous to other global healthy plant based dietary patterns, it is the high intakes of olive oil, nuts and red wine, which makes the MDP unique. The MDP has been used as a benchmark for comparison with other dietary patterns (2) and has influenced the dietary guidelines for non-Mediterranean countries like the USA, Canada and Australia.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».