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Enregistrement W4312140874 · doi:10.3390/foods11244095

Nutritional Quality of Gluten-Free Bakery Products Labeled Ketogenic and/or Low-Carb Sold in the Global Market

2022· article· en· W4312140874 sur OpenAlexaff
Nicola Gasparre, Antonella Pasqualone, Marina Mefleh, Fatma Boukid

Notice bibliographique

RevueFoods · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceKetogenic dietGluten freeQuality (philosophy)GlutenBusinessChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gluten-free and ketogenic bakery products are gaining momentum. This study aims to develop a better understanding of the nutritional quality of gluten-free bakery products labeled ketogenic and/or low-carb. For this reason, the products available on the global market that were labeled ketogenic and/or low-carb (n = 757) were retrieved and compared to standard gluten-free products (n = 509). Overall, nutritionally, no significant differences were found among ketogenic and/or low-carb products due the high intra-variability of each type, but they differed from standard products. Compared to standard products, all ketogenic and/or low carb, irrespective of categories, showed lower carbohydrates that derived chiefly from fibers and, to a lesser extent, from sugars. They also had higher protein contents (p < 0.05) compared to standard products. Fats was higher (p < 0.05) in ketogenic and/or low-carb baking mixes, savory biscuits, and sweet biscuits than in their standard counterparts. Saturated fats were higher (p < 0.05) in low-carb savory biscuits and breads, as well as in ketogenic sweet biscuits than in the same standard products. Overall, median values of the nutrients align with the definition of the ketogenic diet. Nevertheless, several products did not align with any of the ketogenic definitions. Therefore, consumers need to carefully read the nutritional facts and not rely on mentions such as low-cab and ketogenic to make their decision of purchase/consumption.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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