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Enregistrement W1523194903 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.624.23

Examining participation in school food and nutrition programs among students in grades 6‐8 in Vancouver, Canada (624.23)

2014· article· en· W1523194903 sur OpenAlexafffundabout
Teya Stephens, Jennifer Black, Gwen E. Chapman, Cayley E. Velazquez

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealthy foodNutrition EducationSustainabilityEnvironmental healthPsychologyGerontologyMedicineFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: In Canada, both diet‐related health conditions and the environmental sustainability of the food system are growing concerns being addressed by school food and nutrition programs (SFNPs). The objective of this study was to quantify participation in SFNPs among grade 6‐8 students in Vancouver, and whether participation differed by gender, school‐level, or among schools. Methods: A cross‐sectional survey in 26 diverse Vancouver schools assessed student participation in SFNPs (n=937). Rao‐Scott corrected chi‐square tests were used to evaluate associations between participation, gender, and school variables (p < 0.05). Results: SFNP participation varied significantly between schools, yet < 50% of students reported engaging in most SFNPs examined, including: food preparation (36%), choosing or tasting healthy foods (27%), learning about Canada’s Food Guide (CFG) (45%), learning about foods grown in British Columbia (BC) (35%), growing food in a garden (21%), composting (32%), and recycling (51%). Girls were more likely to report learning about CFG or BC foods, and secondary students were more likely to participate in food‐specific activities compared to elementary students. Conclusions: Despite recent efforts to engage Vancouver students in SFNPs, participation in most SFNPs remains low in most schools. Consequently, few students in grades 6‐8 are being exposed to the whole food cycle. Grant Funding Source : Canadian Institutes of Health Research, the UBC Food Nutrition and Health Vitamin Research Fund

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission3
Résumé présentoui

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