MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2029844790 · doi:10.1177/1941406413476547

Photographic Examination of Student Lunches in Schools Using the Balanced School Day Versus Traditional School Day Schedules

2013· article· en· W2029844790 sur OpenAlexaffabout
Sandra C. Dorman, Alain P. Gauthier, Michelle Laurence, Laura J. Thirkill, J. Lynn Kabaroff

Notice bibliographique

RevueICAN Infant Child & Adolescent Nutrition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduleCalorieMedicineFood scienceFortificationAdded sugarEnvironmental healthSugarAnimal scienceChemistryBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Canadian schools have broadly adopted a schedule where school days are divided into 3 blocks with 2 breaks. Given childhood obesity rates, changes affecting diet should be examined. The aim of this study was to (1) compare calories and composition of lunches from students attending schools, using different schedules; and (2) analyze elementary student lunches. Methods. Diary logs and photographs were taken of lunches on 4 days. Meals were analyzed using a nutrition software program, and differences between number of beverages, calories, and nutrients were examined for different schedules. Results. A total of 117 students (81% response rate) in grades 3 to 6 participated. Students using the Balanced School Day schedule had more beverages than the Traditional School Day schedule (BSD, 1.42; TSD, 1.18; P = .04). There were no other significant differences in nutritional content of food, based on schedule. In general, student lunches were high in sugar and salt and low in fiber, fruit, vegetables, vitamins, and minerals. Conclusions. Except beverages, the schedule did not affect student lunches. Parents/guardians should (1) increase fruits and vegetables, (2) limit desserts and snacks, (3) supply 1% or skim milk, (4) discontinue fruit juice and sugar-based beverages, and (5) increase higher-fiber, grain-based foods and legumes. These initiatives require community support.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueICAN Infant Child & Adolescent NutritionMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207