MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1975795098 · doi:10.1590/s0036-36342012000500004

Desarrollo de un cuestionario didáctico para conocer la ingestión de verduras y frutas de niños en el receso escolar: estudio piloto

2012· article· es· W1975795098 sur OpenAlexaff
Catalina Medina, Montserrat Villanueva-Borbolla, Sı́món Barquera

Notice bibliographique

RevueSalud Pública de México · 2012
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Food consumptionFood intakeFood frequency questionnaireHealthy foodPsychologyEnvironmental healthHumanitiesMedicineFood scienceBiologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop an open, self-reported questionnaire, focused in understanding intake and intention to increase vegetable and fruit consumption during the Mexican children's lunchtime. MATERIALS AND METHODS: After assessing pilot tests, the self-reported questionnaire was applied as a classroom exercise to measure children's consumptions of fruit and vegetables. RESULTS: A total of 486 children completed the questionnaire (49.8% males and 50.2% females). The reported food consumption indicates that 24.5% of children do not consume vegetables or fruits, and among consumers the most common portion size is one. Girls consume more vegetables and fruits and they can recognize more benefits. A total of 9.7% of the participants that do not consume VF, expressed less intention of including vegetables or fruits in their lunch. These results were similar to those reported by other authors. CONCLUSION: This study is useful to identify strengths and limitations during the design and implementation of this type of instrument to understand children's food habits during school recess.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSalud Pública de MéxicoMême sujetHealth and Lifestyle StudiesTravaux en français237 207