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Enregistrement W6889690265 · doi:10.25916/sut.26230448

Caffeine intake and its sources: A review of national representative studies

2024· article· en· W6889690265 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSwinburne Research Bank (Swinburne University of Technology) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaffeineLimitingFood intakeSoft drinkAcceptable daily intake

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim of this review is to summarize current daily caffeine intake of children, adolescents, and adults, and trends in caffeine intake over the past decade. A literature search was conducted (1997-2015) which yielded 18 reports on nationally representative studies, describing caffeine consumption of over 275,000 children, adolescents and adults. The data revealed that mean total daily caffeine intake in children, adolescents, and adults is below caffeine intake recommendations such as those stated by Health Canada (2.5 mg/kg bw/day for children and adolescents, and 400 mg/day for adults) and the European Food Safety Authority, EFSA (3 mg/kg bw/day for children and adolescents, and 400 mg/day for adults). Total daily caffeine intake has remained stable in the last 10-15 years, and coffee, tea and soft drinks are the most important caffeine sources. Across all age groups, energy drinks contribute little to total caffeine intake. The highest potential for reducing daily caffeine intake is by limiting coffee consumption, and in some countries and age groups, by reducing tea and soft drink consumption.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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