Dietary reference intakes: aplicabilidade das tabelas em estudos nutricionais
Bibliographic record
Abstract
As avaliações de dietas e o planejamento de consumo são atividades tradicionalmente realizadas por meio da comparação de médias de ingestão contra valores de referência de energia e nutrientes, seja para indivíduos ou grupos. Limitações de ordem técnica devem ser levadas em conta, sem as quais se pode chegar a conclusões equivocadas quanto ao atendimento das necessidades nutricionais. As Recomendações Nutricionais propostas pelo Institute of Medicine dos Estados Unidos, em conjunto com a agência Health Canada, a partir de 1997, conhecidas como Dietary Reference Intakes, representam um novo paradigma para o estabelecimento de indicadores nutricionais de consumo, ao aperfeiçoarem o uso do conceito de risco na avaliação de dietas. Fontes de erro intra ou interindividuais, devidas à variabilidade de padrão de consumo e decorrentes da distribuição das necessidades na população, aliadas a um pequeno número de dias de observação, têm grande impacto sobre a confiabilidade da análise. Por esta razão devem orientar a utilização dos valores, que foram organizados em tabelas com as quatro categorias de nutrientes, publicadas entre 1997 e 2005. O presente trabalho teve por objetivo destacar algumas características de aplicação e consolidar os valores diários de Tolerable Upper Intake Level, Adequate Intake e Recommended Dietary Allowance, facilitando a consulta por parte de profissionais e estudantes da área de nutrição.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.105 | 0.327 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".