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Enregistrement W4387343793 · doi:10.1111/1471-0307.13017

Does total caloric count of camel milk differ by species, country, season and year of publication: A systematic review, meta‐analysis and meta‐regression

2023· article· en· W4387343793 sur OpenAlexaff
Omar A. Alhaj, Leena Ahmad, Ahmad F. Alenezi, Ghaida Abodoleh, Hadeel Ghazzawi, Khaled Trabelsi, Nicola Luigi Bragazzi, Bhavbhuti M. Mehta, Bernard Faye, Haitham Jahrami

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Dairy Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Diversity and Health Studies
Établissements canadiensYork UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCamel milkMeta-analysisCalorieRandom effects modelMeta-regressionBiologyAnimal scienceBiotechnologyFood scienceMedicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Camel milk is becoming more popular worldwide, and this review aims to estimate the calorie count of camel milk and establish whether calorie value differs in camel milk among different species, countries, seasons and years of publication. The DerSimonian–Laird estimator was utilised to create fix and random‐effects meta‐analysis. This systematic review and meta‐analysis included 7236 camel milk samples, which were extracted from 75 studies. The random effects of camel milk calorie are 61 Kcal/100 mL, and our findings revealed that camel milk calorie values are varied by species, country and season; this variation is mainly related to discrepancies in energy‐containing macronutrients.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,036
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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