Nutrition biomarker assessment and exploration of the role of country foods to improve food security in the Sahtú Region, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Country foods (i.e. wild traditional food) are associated with improved nutrition for northern populations. In response to community concerns, a project was implemented from 2019 to 2021 in the Sahtú region, Northwest Territories, Canada, to: 1) analyse nutrition biomarkers (vitamins A, B1, B2, B6, B12, D, E, folate, P, Na) in blood samples, in order to assess nutritional status and identify nutrient deficiencies, and 2) use a survey to document how access to country foods may improve food security in the community of Tulı́t'a. Findings from the nutritional biomarker assessments (n = 128) indicated that 94% of participants experienced clinical vitamin D deficiency (<20 ng/L of plasma 25-hydroxy-vitamin D3) and 9% had folate deficiency (<8.7 nmol/L total folate). In the previous 12 months, 71% of participants did not always have money to get more food when needed, but 92% of participants said they were not left hungry. Country foods were used to increase the quality or quantity of the diet. Increasing country food consumption, such as fatty fish and large game meat and organs could mitigate the vitamin D and folate deficiencies. Policies should be implemented to improve food security in the North by facilitating access to country food.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».