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Enregistrement W2027491952 · doi:10.3148/68.1.2007.7

<i>Menu Planning for Childcare Centres</i>: Practices and Needs

2007· article· en· W2027491952 sur OpenAlexafffundvenue
Nadine Romaine, Linda Mann, Kim Kienapple, Bonnie Conrad

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityCapital District Health Authority
Organismes subventionnairesMount Saint Vincent University
Mots-clésQuality (philosophy)Sample (material)Stratified samplingDescriptive statisticsMedical educationStatistical analysisPsychologyMedicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Childcare menu planners' relevant knowledge, attitudes, and practices were determined, as were the menu planning guidelines or tools needed and the nutritional adequacy and quality of menus in licensed full-day childcare centres in Nova Scotia. METHODS: An ethics committee-approved questionnaire was mailed to a stratified random sample of 101 licensed childcare centres across the province. Respondents were instructed to forward a copy of their current four-week menu for nutrient analysis and menu quality evaluation. RESULTS: Descriptive statistical data analysis from the returned questionnaires (n=35) indicated that fewer than 50% of the menu planners had relevant training and knowledge. Discrepancies exist between attitudes about good menu planning and practices. A positive finding was that most respondents used reliable resources for menu planning and expressed a desire for updated resources and ongoing training in child nutrition/ menu planning. A number of nutrient and menu quality deficiencies were identified from the menus submitted (n=28). A significant statistical correlation was found between menu planning training and higher menu quality scores. CONCLUSIONS: The results will be relevant to nutritionists in the development of effective resources and training for childcare centre menu planners.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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