Nutritional quality of children's school lunches: differences according to food source
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the nutritional quality of lunchtime food consumption among elementary-school children on Prince Edward Island according to the source of food consumed (home v. school). DESIGN: Students completed a lunchtime food record during an in-class survey. Dietary adequacy was assessed by comparing median micronutrient intakes with one-third of the Estimated Average Requirement; median macronutrient intakes were compared with the Acceptable Macronutrient Distribution Ranges. The Wilcoxon signed rank test was used to assess differences in nutrient intakes according to source of food consumed. SETTING: Elementary schools in Prince Edward Island, Canada. SUBJECTS: Grade 5 and 6 students (n 1980). RESULTS: Foods purchased at school were higher in nutrient density for ten micronutrients (Ca, Mg, K, Zn, vitamin A, vitamin D, riboflavin, niacin, vitamin B6 and vitamin B12) compared with packed lunch foods from home, which were higher in three micronutrients (Fe, vitamin C and folate). School lunches provided sufficient protein but were higher in sugar and fat than home lunches. Foods brought from home were higher in carbohydrates, fibre and Na than foods purchased at school. CONCLUSIONS: The overall nutritional quality of lunches was poor, regardless of source. A significant proportion of foods consumed by the students came from home sources; these were lower nutritional quality and were higher in Na than foods offered at school. Findings suggest that improving the dietary habits of school-aged children will require a collaborative effort from multiple stakeholders, including parents.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».