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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

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