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Enregistrement W4403823777 · doi:10.1093/eurpub/ckae144.1402

Flatbreads in Kazakh, Kyrgyz, and Uighur Groups and its Role in Sustainable Food System

2024· article· en· W4403823777 sur OpenAlexaff
Zhen Wang, Ahmed Sultan, S Feruza, Abdybek Asanaliev, G Maimaiti

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKazakhBusinessTraditional medicineEnvironmental healthPolitical scienceGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Flatbreads are various types of comparably thin bread and are widespread in a large region. People embed flatbreads with special cultural meanings and adapted local ingredients for baking flatbreads. More attention has been focused on flatbreads in recent years. However, how the cross-border Kazakh, Kyrgyz, and Uighur groups use flatbreads is understudied. Methods To understand how the cross-border Kazakh, Kyrgyz, and Uighur groups use flatbreads, the current paper reviews existing English, Mandarin, and some Russian literature to summarize how the Kazakh, Kyrgyz, and Uighur groups use flatbreads. Results The results show that these three ethnic groups prepare and use flatbreads in multiple aspects. The Kazakh, Kyrgyz, and Uighur people use 23, 9, and 17 types of flatbreads respectively. The flatbreads used by the Kazakh and Kyrgyz people have more overlapping than those of the Uighur people while the relevant studies of Kyrgyz people are more understudied. This resemblance may be because of the closer nomadic lifestyle and the similar influences of Russia and the USSR. The ingredients of flatbreads are aligned with the local ecosystems and have been evolving consistently in the past centuries because of the changes in technology, politics, lifestyles, health perceptions, acculturation, and globalization. Conclusions Because of the eco-friendly features of flatbreads and the widespread use of these foods, flatbreads have a high potential to support a regional strategy for sustainable food system transformation and planetary health along the Silk Road countries. To achieve this goal, more studies should be conducted to contribute missing information about ingredients, cooking methods, features, and regional differences in using flatbreads; more nutritious and bio-diverse recipes of flatbreads and the most eco-friendly cooking energy resources for baking flatbread should be identified; new meanings should be given to flatbreads to promote the use. Key messages • The first study to summarize how Kazakh, Uighur, and Kyrgyz peoples use flatbread. • Justify a potential to use flatbread for sustainable food system transformation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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