Characterization of foods stored in Oaxacan and African-American households in New Brunswick, NJ
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.
Notice bibliographique
Résumé
Characterizing the quantity and nutritional quality of food products in consumers’ homes is important to developing programs to educate consumers on healthy dietary habits and increasing healthy food availability. It has been well-documented that the availability of healthy food directly contributes to the quality of a diet. However, obtaining an accurate picture of food stored in the home for everyday use can be extremely difficult. Self-reports by consumers and estimations derived from food-frequency questionnaires typically have significant margins of error. Traditional line-item written records have shown to be accurate but time consuming. Therefore, estimating the nutritional adequacy of household food supplies is quite difficult and new technological approaches may be warranted. Recent research comparing Universal Product Code (UPC) scanning and traditional line-item recording found that UPC scanning produced a 32% times savings while also having 95.6% accuracy.1 UPC scanning to conduct household kitchen audits is a new novel methodology that can be used to obtain an accurate picture of food stored in the home. The objective of this study is to provide an accurate assessment of the caloric and nutrient content of household food inventories of Oaxacan and African-American households and also to compare and contrast findings from previous kitchen audits conducted in a reference sample of households of varying socioeconomic status (SES).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle