A Structured, Interactive Method for Youth Participation in a School District-University Partnership to Prevent Obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The involvement of school-age children in participatory research is described in the context of a school district-university partnership to prevent obesity in children. The purpose of this study was to elicit, from children in kindergarten (K) through sixth grade, perceptions of foods and activities that would inform the design of developmentally appropriate interventions to prevent and reduce childhood obesity. METHODS: Children (N = 218) were selected through a random sample of K through sixth grade classrooms in 3 schools. They participated in structured, interactive, small group exercises focused on perceptions of foods (taste and healthy/unhealthy) and activities (fun and active/sedentary). High school students in the same school district were trained to facilitate the children's groups in collaboration with university faculty and students. RESULTS: Qualitative data analysis was used to discern patterns across grade levels. There were grade-level differences in perceptions of the taste and healthfulness of foods. Younger children (K-1) equated foods that tasted good with foods that were "good for you." Older children were more discriminating and gave reasons for their perceptions. For activities, fun was positively associated with the number of people involved and the amount of movement. There were fewer differences across grade levels in preferences for types of sedentary activities, compared with sports and other activities that "make you move." CONCLUSIONS: The findings have implications for developmentally appropriate health promotion interventions to prevent obesity. These structured but highly interactive methods could be used by school personnel to assess the unique needs of a school population.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».