Promotion of Fruits and Vegetables Consumption: Results of a School-Based Intervention in a Sample of 13-15 Years Old Italian Students
Notice bibliographique
Résumé
Background: The …e vai con la frutta (let’s go with fruit) project was designed to respond to the worrying low consumption of fruits and vegetable in the large portion of population, especially in youth. The main objective was to increase fruit and vegetable consumptions at school level. Methods: In 2010/11, we randomly selected subjects from middle and high schools in five Italian regions. The subjects were randomly divided into two groups: intervention (I) and control (C). A questionnaire on fruits and vegetables consumption was administered, at the baseline as well as at end of the period. The sample size was evaluated on the expected frequency of 0.5 for a binomial random variable, of ± 1.54% with IC of 95%. Results: These results confirmed that adolescent students at baseline survey eat less than the amount of fruits and vegetables consumption recommended by the International guidelines. After the intervention time, we observed an increment in fruits and vegetables consumptions both in middle and high school students. Regarding the impact of the intervention on the factors like knowledge, attitudes and behaviour, there was a positive change in the behaviour only in the intervention group, in coherence with the consumption variations examined. Conclusions: This study is the first time that fruits and vegetables were offered at such a large scale through vending machines at schools in five regions. Several vending companies under this project agreed to revise the list of healthy snacks offered to eliminate those clearly classified as junk foods.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».