The role of nutrition in the intestinal microbiome
Bibliographic record
Abstract
Het darmmicrobioom is een complex ecosysteem van micro-organismen in het maagdarmstelsel dat een essentiële rol speelt bij het metabolisme, het immuunsysteem en de hormoonhuishouding. De groeiende hoeveelheid wetenschappelijk bewijs onderstreept het belang van het darmmicrobioom voor de gezondheid. De diversiteit in de samenstelling van het darmmicrobioom is hierbij de belangrijkste parameter, waarbij veranderingen in de balans – een dysbiose – kunnen leiden tot ziekte. Een dysbiose word dan ook geassocieerd met verschillende metabole, inflammatoire en neurologische aandoeningen. Factoren zoals een ongezonde leefstijl en medicijngebruik kunnen een dysbiose induceren. In dit artikel wordt het effect van specifieke voeding, prebiotica en probiotica op het microbioom gepresenteerd om de balans van het darmecosysteem te herstellen. Omdat het microbioom verstrekkende gevolgen heeft voor de gezondheid en daarbij relatief eenvoudig is te beïnvloeden met voeding, leefstijl en supplementen, is meer kennis over dit onderwerp van belang voor gezondheidsprofessionals.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".