Identifying sustainable foods from among those culturally acceptable by Portuguese children and adolescents (3–17 years old)
Notice bibliographique
Résumé
Promoting sustainable diets requires identifying those foods that balance nutritional quality, environmental impact, and cost, and taking cultural preferences into account. However, research on the sustainability of dietary habits in non-adult populations are limited. This cross-sectional study aims to investigate the relationship between different sustainability indicators and identify sustainable foods among those culturally acceptable by Portuguese children and adolescents. Dietary intake of 521 children and 633 adolescents was determined using food-diaries and 24-h recalls, respectively. Nutritional, environmental, and economic indicators were assessed for each food item identified as culturally acceptable among Portuguese children and adolescents. Spearman correlations were computed to assess the relationship between sustainability indicators. A sustainability score (0-3) was calculated to identify the most sustainable foods. Nutritional quality was positively correlated with greenhouse gas emissions and cost and inversely correlated with food industrial processing. Only around 10% of foods received a maximum sustainability score, namely fresh and processed vegetables, fresh fruit and fruit jars, legumes, pasta, rice and other grains, potatoes and other starchy tubers, natural and 100% fruit juices, and nectars. Overall, the most nutritious foods tend to have a higher environmental impact and cost, and few food options are simultaneously nutrient-rich, environmentally friendly and affordable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».