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Enregistrement W4414615270 · doi:10.1080/10408398.2025.2564889

Advances and challenges in breakfast cereals: nutrition, innovation, and sustainability

2025· review· en· W4414615270 sur OpenAlexaff
Fatma Boukid, Cristina M. Rosell

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityDemographicsRelevance (law)Consumer demandHealth benefitsFood processingConsumer behaviourFood sector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changing consumer lifestyles, nutritional awareness, and technological innovations have driven the evolution of breakfast cereals from simple grain-based foods to complex, widely marketed products. Modern breakfast cereals incorporate diverse ingredients, processing techniques, and formats to meet the needs of various demographics and dietary preferences. Nutritionally, they have progressed from basic starch sources to fortified products enriched with fiber, protein, vitamins, and minerals. However, their health effects largely depend on their composition and the accompaniments consumed with them. This review examines the classification, nutritional changes, and global role of breakfast cereals, highlighting the influence of technological advancements, globalization, and sustainability concerns. A comprehensive literature review of scientific publications, market reports, and consumer surveys was conducted to explore developments and trends. As plant-based alternatives, functional ingredients, and clean-label demands gain momentum, the sector is well-positioned to meet the growing demand for health-conscious and sustainable foods. The future of breakfast cereals lies in balancing innovation with consumer expectations for health, flavor, and environmental responsibility, ensuring their continued relevance in modern diets.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
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