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Enregistrement W4309844166 · doi:10.3389/fnut.2022.1036496

Religious fasting and its impacts on individual, public, and planetary health: Fasting as a “religious health asset” for a healthier, more equitable, and sustainable society

2022· review· en· W4309844166 sur OpenAlexaff
Khaled Trabelsi, Achraf Ammar, Mohamed Ali Boujelbane, Luca Puce, Sergio Garbarino, Egeria Scoditti, Omar Boukhris, Saber Khanfir, Cain C. T. Clark, Jordan M. Glenn, Omar A. Alhaj, Haitham Jahrami, Hamdi Chtourou, Nicola Luigi Bragazzi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamHinduismBuddhismAsset (computer security)Public healthPopulationSociologyMedicineEnvironmental healthGeographyReligious studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Religious fasting is practiced by people of all faiths, including Christianity, Islam, Buddhism, Jainism, as well as Hinduism, Judaism, and Taoism. Individual/clinical, public, global, and planetary health has traditionally been studied as separate entities. Nevertheless, religious fasting, in conjunction with other religious health assets, can provide several opportunities, ranging from the individual to the population, environmental, and planetary levels, by facilitating and supporting societal transformations and changes, such as the adoption of healthier, more equitable, and sustainable lifestyles, therein preserving the Earth's systems and addressing major interconnected, cascading, and compound challenges. In this review, we will summarize the most recent evidence on the effects of religious fasting, particularly Orthodox and Ramadan Islamic fasting, on human and public health. Further, we will explore the potential effects of religious fasting on tackling current environmental issues, with a special focus on nutrition/food restriction and planetary health. Finally, specific recommendations, particularly around dietary intake during the fasting rituals, will be provided to ensure a sustainable healthy planet.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations43
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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