Food Perceptions and Dietary Behavior of American-Indian Children, Their Caregivers, and Educators: Formative Assessment Findings from Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Dietary findings from a school-based obesity prevention project (Pathways) are reported for children from six different American-Indian nations. A formative assessment was undertaken with teachers, caregivers, and children from nine schools to design a culturally appropriate intervention, including classroom curriculum, food service, physical education, and family components. This assessment employed a combination of qualitative and quantitative methods (including direct observations, paired-child in-depth interviews, focus groups with child caregivers and teachers, and semistructured interviews with caregivers and foodservice personnel) to query local perceptions and beliefs about foods commonly eaten and risk behaviors associated with childhood obesity at home, at school, and in the community. An abundance of high-fat, high-sugar foods was detected in children's diets described by caregivers, school food-service workers, and the children themselves. Although children and caregivers identified fruits and vegetables as healthy food choices, this knowledge does not appear to influence actual food choices. Frequent high-fat/high-sugar food sales in the schools, high-fat entrees in school meals, the use of food rewards in the classroom, rules about finishing all of one's food, and limited family resources are some of the competing factors that need to be addressed in the Pathways intervention.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».