Impact of Vegetable Preparation Method and Taste-Test on Vegetable Preference for First Grade Children in the United States
Notice bibliographique
Résumé
How children rate vegetables may be influenced by the preparation method. The primary objective of this study was for first grade students to be involved in a cooking demonstration and to taste and rate vegetables raw and cooked. First grade children of two classes (N= 52: 18 boys and 34 girls (approximately half Hispanic) that had assented and had signed parental consent participated in the study. The degree of liking a particular vegetable was recorded by the students using a hedonic scale of five commonly eaten vegetables tasted first raw (pre-demonstration) and then cooked (post-demonstration). A food habit questionnaire was filled out by parents to evaluate their mealtime practices and beliefs about their child’s eating habits. Paired sample t-tests revealed significant differences in preferences for vegetables in their raw and cooked states. Several mealtime characteristics were significantly associated with children’s vegetable preferences. Parents who reported being satisfied with how often the family eats evening meals together were more likely to report that their child eats adequate vegetables for their health (p=0.026). Parents who stated that they were satisfied with their child’s eating habits were more likely to report that their child was trying new foods (p<.001). Cooking demonstrations by nutrition professionals may be an important strategy that can be used by parents and teachers to promote vegetable intake. It is important that nutrition professionals provide guidance to encourage consumption of vegetables for parents so that they can model the behavior of healthy food consumption to their children.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».