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Enregistrement W7008607308

A Canadian Working Group report on fecal microbial therapy: microbial ecosystems therapeutics.

2014· article· en· W7008607308 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbioticMalnutritionPovertyFermentation in food processingFamineFood processingHealth benefitsPublic health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Africa has an age old history of production of traditional fermented foods and is perhaps the continent with the richest variety of lactic acid fermented foods. These foods have a large impact on the nutrition, health and socio-economy of the people of the continent, often plagued by war, drought, famine and disease. Sub-Saharan Africa is the world's region with the highest percentage of chronically malnourished people and high child mortality. Further developing of traditional fermented foods with added probiotic health features would be an important contribution towards reaching the UN Millennium Development Goals of eradication of poverty and hunger, reduction in child mortality rates and improvement of maternal health. Specific probiotic strains with documented health benefits are sparsely available in Africa and not affordable to the majority of the population. Furthermore, they are not used in food fermentations. If such probiotic products could be developed especially for household food preparation, such as cereal or milk foods, it could make a profound impact on the health and well-being of adults and children. Suitable strains need to be chosen and efforts are needed to produce strains to make products which will be available for clinical studies. This can gauge the impact of probiotics on consumers' nutrition and health, and increase the number of people who can benefit.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0110,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,010

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,181 · 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
GenreAutre

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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