Prevalance And Amounts Of B-Vitamins And Taurine In Popular Energy Drinks In Indian Market
Notice bibliographique
Résumé
Energy drinks are among the most popular packaged beverages consumed globally, falling under the category of functional beverages, which also includes sports drinks and nutraceutical beverages. They contain a variety of ingredients which, as claimed by the manufacturers, has a beneficial impact on its consumer’s health. This study focused on examining the nutrition fact information on the product labels of the top-selling energy drinks in India to analyze B-vitamins and taurine profiles. The results were compared with the ingredient profiles listed on the product labels and the standards set by FSSAI for energy drinks. The top 10 commercially available energy drinks in the Indian market were identified through a multiple commercial retail websites. 10 samples each of 10 different energy drink brands popular in Indian market were included in this analysis, which makes a sample size of 100 samples. The ingredients selected for this study were as follows: vitamin B2, vitamin B3, vitamin B6, vitamin B9, and taurine. The findings of this study suggest a high prevalence of B-vitamins and taurine in all these energy drink brands, with many of the formulations containing well above the recommended values by FSSAI and below the concentrations mentioned on the product label, suggesting significant discrepancies and non-compliance with FSSAI standards as well as the product lables.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».