The Influence of Physical and Social Contexts of Eating on Lunch-Time Food Intake Among Southern Ontario, Canada, Middle School Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among students, little is known about the physical and social context of eating lunch. The objective of this study was to determine if food intake (including the type of food and beverages and portion sizes) was associated with specific aspects of the physical and social lunch environment (location, with whom lunch was consumed, who prepared the food, and where the food was originally purchased). METHODS: A total of 1236 participants (males = 659, females = 566) in grades 6 (n = 359), 7 (n = 409), and 8 (n = 463) from southern Ontario, Canada, completed the Food Behavior Questionnaire during the 2005-2006 academic year. RESULTS: A total of 8159 foods and 2200 beverages were consumed during the lunch meal, which contributed to 552 kcal (SD = 429) or 30% (SD = 16) of total daily energy intake (kcal/day). Higher amounts of energy, meats and alternatives, other foods, fried foods, and pizza were consumed when participants ate in between places or at a restaurant/fast food outlet (compared with at home or school, p < 0.05) and/or when prepared by friends or others (compared with themselves or family members, p < 0.05). A large number of participants (46%) reported consuming sugar-sweetened beverages during lunch, despite a school board-level policy restricting the sales of "junk food," which appears to be brought from home. CONCLUSIONS: Our findings support schools in policy efforts that restrict fast food access (by leaving school grounds, preventing fast food companies from coming onto school grounds, or restricting sugar-sweetened beverage sales in vending machines) and that eating in between places should be discouraged.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».