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Enregistrement W4411965231 · doi:10.1016/j.jfutfo.2024.09.008

Updated perspective on the development of food allergy in China

2025· article· en· W4411965231 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Future Foods · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaKey Technologies Research and Development ProgramGraduate Research and Innovation Projects of Jiangsu ProvinceSoutheast UniversityFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation of Jiangsu Province
Mots-clésPerspective (graphical)ChinaFood allergyAllergyMedicineGeographyComputer scienceImmunologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising prevalence of food allergy is a global concern, especially as children are more susceptible to developing anaphylaxis than adults. Food-induced anaphylaxis, a severe and potentially life-threatening allergic reaction, imposes a healthcare burden in many Asian countries. While literature on food allergy in Asia is limited and heterogeneous, the prevalence shows an upward trend. In contrast, food allergy in developing countries is often overlooked as a health issue. China, with its vast population and landmass, is experiencing notable shifts in food allergy patterns. Unlike Western countries where tree nuts are common triggers, wheat, seafood, and fruits increasingly provoke allergic reactions among the Chinese population. Various diagnostic methods for food allergy were employed in China; however, the lack of a standardized approach presents challenges for effective management. In the future, it is essential to develop efficient and convenient detection methods while utilizing big data for extensive epidemiological investigations and clinical studies to address the complex health issue of food allergy.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,296 · 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