Working With Community Partners to Implement and Evaluate the Chicago Park District’s 100% Healthier Snack Vending Initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this case study was to evaluate the acceptability, sales impact, and implementation barriers for the Chicago Park District's 100% Healthier Snack Vending Initiative to strengthen and support future healthful vending efforts. COMMUNITY CONTEXT: The Chicago Park District is the largest municipal park system in the United States, serving almost 200,000 children annually through after-school and summer programs. Chicago is one of the first US cities to improve park food environments through more healthful snack vending. METHODS: A community-based participatory evaluation engaged community and academic partners, who shared in all aspects of the research. From spring 2011 to fall 2012, we collected data through observation, surveys, and interviews on staff and patron acceptance of snack vending items, purchasing behaviors, and machine operations at a sample of 10 Chicago parks. A new snack vending contract included nutrition standards for serving sizes, calories, sugar, fat, and sodium for all items. Fifteen months of snack vending sales data were collected from all 98 snack vending machines in park field houses. OUTCOMES: Staff (100%) and patrons (88%) reacted positively to the initiative. Average monthly per-machine sales increased during 15 months ($84 to $371). Vendor compliance issues included stocking noncompliant items and delayed restocking. INTERPRETATION: The initiative resulted in improved park food environments. Diverse partner engagement, participatory evaluation, and early attention to compliance can be important supports for healthful vending initiatives. Consumer acceptance and increasing revenues can help to counter fears of revenue loss that can pose barriers to adoption.
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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 | 0,024 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».