Healthy Eating Guidelines for a School Jurisdiction: Collaborative Design and Implementation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Healthy eating is a determinant of optimal growth, and schools provide an ideal setting in which to influence students' diets. The Healthy Eating Guidelines Initiative (HEGI) was a partnership among education, health, and community stakeholders to develop and implement healthy eating guidelines across a school jurisdiction. An evaluation was conducted to examine the potential impact of the HEGI on the school food environment and students' self-reported diets. METHODS: All schools in the jurisdiction were invited to participate in the evaluation. Participating schools included elementary, middle, high, and mixed grades schools. A school environment assessment and a student questionnaire were used to collect data before and after the HEGI. RESULTS: Twenty-two (71%) of 31 schools participated in the evaluation. The guidelines were successfully implemented in 17 of these 22 schools. Overall, a greater proportion of students reported healthier eating behaviours at the conclusion of the HEGI. In particular, a greater proportion of students in schools with cafeteria-style food service showed significantly improved self-reported dietary behaviours. These changes were not seen among students at schools with limited or no on-site food service. CONCLUSIONS: The findings are consistent with those of previous studies, and indicate that guidelines for a school jurisdiction can have a positive impact on the school food environment and students' food intake. The HEGI shows promise as a strategy to promote healthy eating among students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,102 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».