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Enregistrement W4400457704 · doi:10.1186/s12937-024-00973-x

Differences in the cost and environmental impact between the current diet in Brazil and healthy and sustainable diets: a modeling study

2024· article· en· W4400457704 sur OpenAlexfundno aff
Thaís Cristina Marquezine Caldeira, Stefanie Vandevijvere, Boyd Swinburn, Sally Mackay, Rafael Moreira Claro

Notice bibliographique

RevueNutrition Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésCarbon footprintEnvironmental healthMedicineClinical nutritionFood groupEnvironmental impact assessmentEcological footprintFood scienceAgricultural scienceSustainable developmentEnvironmental scienceGreenhouse gasBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While healthy and sustainable diets benefit human and planetary health, their monetary cost has a direct impact on consumer food choices. This study aimed to identify the cost and environmental impact of the current Brazilian diet (CBD) and compare it with healthy and sustainable diets. METHODS: Data from the Brazilian Household Budget Survey 2017/18 and the Footprints of Foods and Culinary Preparations Consumed in Brazil database were used for a modeling study comparing the cost of healthy and sustainable diets (based on the Brazilian Dietary Guidelines (BDG) diet and the EAT-Lancet diet) versus the CBD. The DIETCOST program generated multiple food baskets for each scenario (Montecarlo simulations). Nutritional quality, cost, and environmental impact measures (carbon footprint (CF) and water footprint (WF)) were estimated for all diets and compared by ANOVA. Simple linear regressions used standardized environmental impacts measures to estimate differentials in costs and environmental impacts among diets scenarios. RESULTS: We observed significant differences in costs/1000 kcal. The BDG diet was cheaper (BRL$4.9 (95%IC:4.8;4.9) ≈ USD$1.5) than the CBD (BRL$5.6 (95%IC:5.6;5.7) ≈ USD$1.8) and the EAT-Lancet diet (BRL$6.1 (95%IC:6.0;6.1) ≈ USD$1.9). Ultra-processed foods (UPF) and red meat contributed the most to the CBD cost/1000 kcal, while fruits and vegetables made the lowest contribution to CBD. Red meat, sugary drinks, and UPF were the main contributors to the environmental impacts of the CBD. The environmental impact/1000 kcal of the CBD was nearly double (CF:3.1 kg(95%IC: 3.0;3.1); WF:2,705 L 95%IC:2,671;2,739)) the cost of the BDG diet (CF:1.4 kg (95%IC:1.4;1.4); WF:1,542 L (95%IC:1,524;1,561)) and EAT-Lancet diet (CF:1.1 kg (95%IC:1.0;1.1); WF:1,448 L (95%IC:1,428;1,469)). A one standard deviation increase in standardized CF corresponded to an increase of BRL$0.48 in the cost of the CBD, similar to standardized WF (BRL$0.56). A similar relationship between the environmental impact and the cost of the BDG (CF: BRL$0.20; WF: BRL$0.33) and EAT-Lancet (CF: BRL$0.04; WF: BRL$0.18) was found, but with a less pronounced effect. CONCLUSIONS: The BDG diet was cost-effective, while the EAT-Lancet diet was slightly pricier than the CBD. The CBD presented almost double the CF and WF compared to the BDG and EAT-Lancet diets. The lower cost in each diet was associated with lower environmental impact, particularly for the BDG and EAT-Lancet diets. Multisectoral public policies must be applied to guide individuals and societies towards healthier and more sustainable eating patterns.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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