Nutritional quality and price of plant‐based dairy and meat analogs in the Canadian food supply system
Notice bibliographique
Résumé
There has been an increased consumer interest and public health emphasis on plant-based protein foods, resulting in a rise in the availability of highly processed plant-based analogs. The objectives of this study were to assess the nutritional quality and the price of plant-based dairy and meat analogs compared to their respective animal-derived products and to examine the association between processing levels and the nutritional quality among these products. Using a branded food composition database, products in cheese, yogurt, milk, and meat categories were examined (n = 3231). Products were categorized as plant-based analogs versus animal-derived products using the ingredient list. Products were examined for their nutrient content, overall nutritional quality using the Food Standards Australia New Zealand nutrient profiling model, price, and processing levels using the NOVA classification. All plant-based analogs had lower protein and higher total carbohydrate, sugar, and fiber content compared to their respective animal-derived products. Compared to their respective animal-derived products, plant-based milk and meat analogs had lower energy, total fat, and saturated fat content; plant-based yogurt and meat analogs had lower sodium content; and all plant-based dairy analogs had lower calcium content. Plant-based cheese and yogurt analogs were more expensive than animal-based products; however, there was no significant difference among milk and meat products. There was no association between processing levels and overall nutritional quality among dairy and meat products. Plant-based analogs may be part of a healthy and affordable diet to reduce the intakes of nutrients of concern; however, additional compositional guidelines and/or labeling may be needed to highlight the differences in the levels of nutrients to encourage.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».