A Study of School Lunch Food Choice and Consumption among Elementary School Students
Notice bibliographique
Résumé
Background: School lunches that are part of the National School Lunch Program must meet specific nutrition requirements. It is unknown whether students eat school lunches in a balanced manner. This study examined which lunch food items children eat/toss, and consumption differences between sexes, and between students at a Non-Title 1 school where most students purchase school lunches and a Title 1 school where most students receive free or reduced-priced lunches. Methods: Students in both schools were observed unobtrusively for five consecutive days. Trained observers recorded the discarded food items on a checklist listing the menu items for the day. The final analyses (t- tests, z tests) included data from 2,826 student-meals. Results: Entrees similar to those offered in fast food restaurants (i.e., chicken nuggets, pizza, nachos, corndogs) were favored by most students. Fresh fruits and vegetables were not selected or consumed frequently. Boys consumed more food in the fast food, starches, and dessert categories, while girls consumed more soup, salads, and vegetables. Title 1 school students consumed more food in all categories except bread, pasta, and sandwiches than Non-Title 1 school students. Conclusions: Students’ preference of unhealthy lunch items may decrease the health benefits that school lunches attempt to provide.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».