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Enregistrement W4402133985 · doi:10.3390/nu16172908

The Dairy Matrix: Its Importance, Definition, and Current Application in the Context of Nutrition and Health

2024· review· en· W4402133985 sur OpenAlexaff
Ana-Isabel Mulet-Cabero, Moises Torres‐Gonzalez, Jan M.W. Geurts, Ashley Rosales, Bita Farhang, Corinne Marmonier, Ellen Kathrine Ulleberg, Erica Hocking, Isabelle Neiderer, Ivana Gandolfi, Laura Anderson, Lea Brader, Maretha Vermaak, Melissa A. Cameron, Merete Myrup Christensen, Rivkeh Haryono, Stephan Peters

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensDairy Farmers Of CanadaDairy Farmers of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)Context (archaeology)Matrix (chemical analysis)Computer scienceBiologyChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrition research has shifted from single nutrients to examining the association of foods and dietary patterns with health. This includes recognizing that food is more than the sum of the individual nutrients and relates to the concept of the food matrix. Like other foods, dairy foods are characterized by their unique matrices and associated health effects. Although the concepts of the food matrix and/or dairy matrix are receiving increasing attention in the nutrition and health literature, there are different terms and definitions that refer to it. This article aims to provide insights into the application of the concepts of the food matrix and dairy matrix and to provide a current overview of the definitions and terminology surrounding the food matrix and dairy matrix. By analysing these aspects, we aim to illustrate the practical implications of the food matrix and dairy matrix on nutrition and health outcomes and evaluate their roles in shaping evidence-based policies for the benefit of public health. There is a need for harmonized definitions within the literature. Therefore, the International Dairy Federation put forward harmonized terms to be internationally applicable: the "dairy matrix" describes the unique structure of a dairy food, its components (e.g., nutrients and non-nutrients), and how they interact; "dairy matrix health effects" refers to the impact of a dairy food on health that extend beyond its individual components.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,011
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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