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Enregistrement W4291514875 · doi:10.1017/s0007114522002471

The health benefits and practical considerations for the adoption of a Mediterranean-style dietary pattern

2022· article· en· W4291514875 sur OpenAlexaboutno aff
Anne Marie Minihane, Karen Murphy

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésStyle (visual arts)Life styleAction (physics)Content (measure theory)Mediterranean dietFood scienceComputer scienceEnvironmental healthGeographyMedicineBiologyMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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