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Enregistrement W1558840628

Feasibility study of asset mapping with children: identifying how the community environment shapes activity and food choices in Alexander First Nation.

2013· article· en· W1558840628 sur OpenAlexaffabout
David DyckFehderau, Nicholas L. Holt, Geoff D.C. Ball, Noreen D. Willows

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsset (computer security)Childhood obesitySample (material)Environmental healthGeographyPsychologyGerontologyObesityMedicineOverweight
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: It is estimated that First Nations children living on reserves are 4.5 times more likely to be obese than Canadian children in general. Many First Nations children living on reserves have limited healthy food and physical activity options. Understanding how community factors contribute to First Nations children's lifestyle choices is an understudied area of research. Furthermore, rarely has health research elicited First Nations children's perspectives of their communities. The purpose of this study was to understand the external behavior-shaping factors that influence the lifestyle behaviors of First Nations' children. Asset mapping with children was used to understand how community resources impacted children's activity and eating options. METHODS: Alexander First Nation is in central Alberta. Asset mapping was one component of a research project in the community to identify risk factors for children developing diabetes. Participants were a convenience sample of two high school students working at the local health centre and seven grade six children. Maps, photographs, and a tour of the town site enabled participants to identify places and spaces where they were active or could obtain food. For each of these assets, a description of how it was used and how it could be modified for better usage was derived from notes and transcripts using content analysis. Assets were grouped into usage categories, which were then mapped onto a layout of the community and presented at a community meeting to address childhood obesity. RESULTS: Twenty-five places and spaces were identified as being activity or food related. Breakfast and/or lunch, concession foods (snack foods, eg chocolate bars, potato crisps) were obtained at school; meals and snack foods where cultural gatherings occur; and snack foods at the local store. Healthy food choices were limited. Children and youth were active at different locations in town, with only two spaces beyond the town site identified as locations for activity. Youth recommended the construction of a leisure centre, that healthier food be sold at the local convenience store, and the development of a community garden and berry farm. CONCLUSIONS: In the ecological framework, weight status is considered embedded within the larger ecology of individual lives because of interrelationships between an individual's personal dimensions and other components of an individual's external environment. Asset mapping with children and youth in Alexander First Nation helped to achieve an understanding of the community factors that shaped their health behaviors. Asset mapping not only produced a list of places and spaces where they played, met, and ate, but also showed where they most preferred to be. Further, the exercise enabled children to express how assets could be improved, and the assets they would like in their community, to promote healthy behaviors. The findings enabled adults to contextualize other community data collected about children (ie obesity prevalence, physical activity levels), to better understand how the presence and the condition of places and spaces in the community shaped the physical activity and eating behaviors of children and youth, and how local resources could be modified to be more health promoting.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations38
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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