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Record W7056068889

Effets de la consommation de légumineuses sur les composantes du syndrome métabolique chez la femme

2010· other· fr· W7056068889 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2010
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicLaser Design and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsConsumption (sociology)PregnancyRisk factorAlcohol intakeFood consumption
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

The work presented in this dissertation aimed at evaluating the effects of pulse consumption in women presenting at least two components of the metabolic syndrome.A total of 134 women were randomly assigned to consume for a 16-week period either 750 ml of pulses weekly or control meals without pulses.Primary and secondary components of the metabolic syndrome were measured during the nutritional intervention.A significant increase in dietary fiber intake and a significant decrease in dietary cholesterol intake were observed in the pulse group.For all components of the metabolic syndrome, no significant differences were observed between the group consuming pulses or the control group, however plasma fibrinogen concentration decreased significantly only in the pulse group.In conclusion, a nutritional intervention providing 750 ml of pulses weekly had no effect on primary and secondary components of the metabolic syndrome.Ill Avant-propos Ce mémoire inclut l'article « Effects of pulse consumption in women presenting components of the metabolic syndrome: A randomized controlled trial ».À titre de première auteure, j'ai été responsable de la cueillette de données, de la saisie de données et de l'écriture de l'article.J'aimerais exprimer ma reconnaissance envers les investigateurs et co-investigateurs, ainsi que les personnes qui ont contribué à la mise en place de l'essai clinique dont sont tirées les données de l'article, notamment : Dre Sylvie Dodin pour son idée originale et l'ensemble de sa contribution projet, Dre Simone Lemieux pour son implication dans la conception de l'étude et les analyses nutritionnelles, Geneviève Asselin pour la mise en place de l'étude et la cueillette de données, Alexandra Dufresne pour la réalisation des analyses statistiques, Dr André Lemay pour son soutien dans la conception de l'étude et Dr Jean-Claude Forest pour les analyses biochimiques qui ont été réalisées sous sa supervision.Cet article est actuellement accepté pour publication avec modifications mineures au « Mediterranean Journal of Nutrition and Metabolism » et la version présentée dans ce mémoire comporte l'intégralité du texte.L'essai clinique randomisé réalisé dans le cadre de mon projet de maîtrise a été financé par « Puise Canada ». Lors de ma première année de maîtrise, j'ai bénéficié d'une bourse de recherche octroyée par la Chaire de recherche Lucie et André Chagnon pour une approche intégrée en prévention de l'Université Laval.Lors de ma deuxième année de maîtrise, j'ai bénéficié d'une bourse de formation de maîtrise pour les détenteurs d'un diplôme professionnel, octroyée par le Fonds de la recherche en santé du Québec (FRSQ).Mes travaux de recherche se sont déroulés au sein d'une équipe de recherche qui m'est très précieuse.Je remercie ma codirectrice Dre Sylvie Dodin, professeur titulaire au département d'obstétrique et de gynécologie de l'Université Laval, qui m'a accueillie au sein de son équipe au Centre de recherche de l'Hôpital Saint-François d'Assise.Son énergie, sa créativité et son écoute ont rendu mes deux dernières années particulièrement agréables et enrichissantes.Je remercie ma directrice de maîtrise Dre Simone Lemieux, professeur titulaire à la Faculté des sciences des aliments et de nutrition de l'Université IV Laval, pour sa grande disponibilité, son expertise et son appui.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.180
Teacher spread0.174 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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