Outcome Evaluation of a Pilot Study Using “Nudges”
Notice bibliographique
Résumé
Background: Every school day, over 31 million U.S. children eat school lunches. Unfortunately, students often do not choose the healthy options in the school cafeteria. This paper describes outcome results of a pilot study using “nudges” to improve elementary school students’ fruits and vegetables selections. Methods: A pilot study was conducted from January to May 2012, in six intervention schools and 2 control schools. A behavioral economics-based intervention was conducted using “nudges” or cues from the cafeteria (staff encouragement to select fruit and vegetables, food labels, “Harvest of the Month” posters), school (morning announcement messages, prompts regarding cafeteria food selections), and parents (school newsletter articles, parent listserve messages) to promote students’ selection of fruits and vegetables in the school cafeteria. The serving data from the point-of-service machine provided fruits and vegetables served per student per day. Results: There were no significant differences in the number of servings of fruits and vegetables served per student per day, averaged over the study period. Process data revealed low implementation of the intervention components, which may partially explain results. Conclusions: Low implementation of nudges led to non-significant results in this pilot study. However, providing environmental cues are important and warrant further research with full implementation. Starting 2012, the new meal pattern includes two vegetables and a fruit serving for lunch; and two fruit servings for breakfast. Minimal cost interventions should be explored to facilitate successful implementation of new school meal guidelines.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».