<i>Eat Smart! Workplace Cafeteria Program</i> Evaluation of the Nutrition Component
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The nutrition component of the Eat Smart! Workplace Cafeteria Program (ESWCP) in a hospital was evaluated. We assessed staff's frequency of visits to and purchases in the hospital cafeteria, attitudes about the program, short-term eating behaviour change, and suggestions to improve the ESWCP. METHODS: Questionnaires were sent to hospital staff members who were not on leave (n=504). Dillman's Tailored Design Method was used to design and implement the survey. Four mail-outs were used and yielded a 51% response rate. RESULTS: Eighty-seven percent of respondents visited the hospital cafeteria at least once a week in an average seven-day week, and 69% purchased one to five meals or snacks there each week. Eighty-six percent of respondents said that they were aware of the hospital's program. Notices on cafeteria tables were the primary method of learning about the program (67%). Reported program benefits included increased knowledge about healthy eating, convenience of having healthy foods in the cafeteria, and increased energy. CONCLUSION: Many respondents were aware of the program, provided positive comments about it, and reported positive changes in eating habits. However, future observational research is warranted to note foods served and sold before and after program implementation, as well as to examine whether results can be generalized to other settings.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».