Nutritional Facts and Health/Nutrition Claims of Commercial Plant-Based Infant Foods: Where Do We Stand?
Notice bibliographique
Résumé
One of the current drivers of the infant food market is the rising demand for vegan products, and thus accurate knowledge of their nutritional composition is required to guide parents and health professionals. Thus, this study aimed to assess the nutritional composition of commercial plant-based infant foods, in addition to analyzing their health/nutrition claims. A selection of infant products launched in the global market (2017-2021) were classified into eight types and each type was divided into vegan and vegetarian products. Based on the ingredients list, cereals, seeds, pseudocereals and/or pulses were the most used ingredients in the retrieved products. The nutritional composition of six out eight types varied significantly among vegan and vegetarian products. When protein, calcium and iron contents differed significantly, vegan products had the highest protein content in all categories, compared to those that were vegetarian. When significant differences were found in sugar content, vegan products have lower amounts in all categories, compared to vegetarian products. Health and nutrition claims were found mostly used in vegetarian products. Strategies to reduce added sodium and sugar, and saturated fatty acids is required to ensure a healthy diet for infants. This study also implies the importance of a complete labelling of infants' foods, especially vegan products to help parents making a reasonable choice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».