Nutritional quality and climate impact of Norwegian adults’ diet classified according to the NOVA system
Notice bibliographique
Résumé
Information about how ultra-processed foods (UPF) contribute to the intake of energy and nutrients and environmental impact is important for future food policies and dietary recommendations. This study assessed the contribution of the four NOVA food groups, including UPF, to energy intake, nutritional quality, and climate impact in Norwegian adults' diet. We used dietary data from 348 participants in the Norkost 4 pilot study, collected through two non-consecutive 24-h dietary recalls. Foods, beverages, and dietary supplements were classified using the NOVA system. The NOVA system has four groups; NOVA 1: Unprocessed or minimally processed foods, NOVA 2: Processed culinary ingredients, NOVA 3: Processed foods, and NOVA 4: UPF. UPF contributed to 48% of the total energy intake, NOVA 3 with 19%, and NOVA 1 with 28%. Within UPF, bread contributed the most to energy intake. Foods in NOVA 1 had the highest nutrient density (expressed as amount of nutrients provided per unit of energy) for protein, fiber, and several essential micronutrients. UPF had the highest nutrient density for added sugar, fats, and sodium. UPF contributed to 32% of total GWP from the diet, while NOVA 1 contributed to 38%. In conclusion, UPF contributed to about half of the energy intake of Norwegian adults, and had lower nutritional quality compared to NOVA 1. UPF also accounted for about one-third of the GWP from the total diet. These findings emphasize the importance of addressing the intake of UPF in dietary policies and recommendations to improve nutritional quality and reduce environmental impact.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».