<i>Rural Consumers’ Attitudes</i>: Towards Nutrition Labelling
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Consumer workshops in rural and remote locations were evaluated for their efficacy in changing participants' self-perceived attitudes and behaviours related to nutrition labelling. METHODS: Project-trained community health educators used pilot-tested workshop resources to facilitate 18 workshops across the country. Participants completed pre-workshop questionnaires to permit the identification of demographic characteristics and attitudes and behaviours related to nutrition labelling at point-of-purchase. RESULTS: The majority of the 259 consumers who submitted questionnaires were women (81%), and aged 35 to 54 (35%); 51% reported more than a high school education and 34% had less than $25,000 as a yearly family income. Self-perceived attitudes and behaviours related to nutrition labelling differed only slightly by family income before the workshop. Workshops were rated positively (mode=4 [range 2 to 5]). Thirty-five consumers were surveyed three months after the workshop; the majority were women (89%), were aged 35 to 54 (43%), and had completed high school (51%). Self-perceived attitudes and behaviours for all respondents (n=35) had improved. Use of acquired knowledge and skills at point-of-purchase was high for all respondents (mode=4 [range 2 to 5]; five-point Likert scale). CONCLUSIONS: Providing in-person consumer workshops with pilot-tested materials in rural and remote locations had positive impacts on attitudes and behaviours related to the use of nutrition labelling.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».