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Enregistrement W2012750674 · doi:10.3148/66.3.2005.183

<i>Evaluating a Food Bank</i>Recipe-Tasting Program

2005· article· en· W2012750674 sur OpenAlexaffvenueabout
Susan Keller-Olaman, Vicki Edwards, Susan J. Elliott

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcMaster UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecipeWine tastingAttendanceNutrition EducationFormative assessmentPromotion (chess)MedicineHealthy eatingMedical educationEnvironmental healthPsychologyBusinessGerontologyFood sciencePhysical activityPolitical sciencePhysical therapyPedagogyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food banks mitigate immediate food insecurity, but their ability to promote healthy nutrition is constrained by how often recipients may visit and the range of foods available. In a descriptive study, a formative evaluation was completed of a combined heart-healthy recipe-tasting and education program that aims to promote healthy eating knowledge and skills in a group of food bank recipients in Hamilton, Ontario. Fifty-five adults were surveyed about food bank attendance, program awareness, perceived enhancement of knowledge and skills, and suggestions for program improvement. Most participants (73%) were positive about the program, and 91% wanted the program to continue. In addition, 78% would prepare the recipes sampled. In contrast, program awareness and planning food bank visits to coincide with the program were generally low. Food banks are potential sites for effective nutrition promotion programs. To reach more recipients, more frequent implementation and seeking the use of a designated room are suggested for the current program. The findings also suggest that the sampling approach to promoting healthy eating to food bank recipients deserves further study. For example, monitoring the selection of featured recipe ingredients would be a useful indicator of behaviour.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,589
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,042 · 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

Citations18
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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