Exploring the School Nutrition Policy Environment in Canada Using the ANGELO Framework
Notice bibliographique
Résumé
Excess body weight has become a major public health issue. Given the link between poor nutrition, obesity, and chronic disease in youth, increasing attention is being paid to the school as an ideal setting for promoting nutritious eating practices. Informed by the ANGELO (Analysis Grid for Environments Linked to Obesity) framework, we employ a documentary analysis to investigate the context of school nutrition in Canada, particularly the relationship between regional- and upper-level policies. In doing so, we examine policy documents and technical reports across three levels. We used mixed methods to analyze relevant English language policy documents and technical reports across Canada (n = 58), published between 1989 and 2011. Results reveal distinct differences across federal, provincial, and regional levels. The availability of nutritious food in schools and having nutrition education as part of the curriculum were key components of the physical environment across federal and provincial levels. Federal and provincial priorities are guided by a health promotion framework and adopting a partnership approach to policy implementation. Gaps in regional-level policy include incorporating nutrition education in the curriculum and making the link between nutrition and obesity. Policy implications are provided, in addition to future research opportunities to explore the connections between these environments at the local level.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».