Appalachian Foodways From Then To Now: Using Traditional Foods To Enhance Dietetic Practice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Convenience and fast foods have slowly worked their way into the rural Appalachian diet playing a major role in increased obesity and food-related ailments. Increasing future health providers’ knowledge of historical Appalachian dietary patterns and how health is perceived in their rural patients may lead to the development of culturally-sensitive diet therapy when working with rural populations. Methods: To verify the Traditional Southern Appalachian Diet Pyramid and to determine the composition of these dietary patterns, historical cookbooks, articles, and oral history interviews were qualitatively analyzed. Food items were coded into categories on the Diet Pyramid using qualitative analysis software. Results: Final analysis divulges the four largest categories of the traditional Appalachian diet: home grown produce, added fats and sugars, sources of protein, and sources of carbohydrates. Within these categories corn, potatoes, green beans, fat back, soup beans, and pork are some of the ingredients most commonly consumed. Discussion: Findings reveal the traditional Appalachian diet was plant-based, home-grown or gathered produce with the addition of added fats and sugars, protein, and carbohydrate sources fleshing out the diet. Future research endeavors can utilize these findings for developing culturally-sensitive nutrition interventions in rural patients seeking diet therapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».