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Enregistrement W2144841474 · doi:10.22230/ijepl.2010v5n2a66

Teachers as Partners in the Prevention of Childhood Obesity

2010· article· en· W2144841474 sur OpenAlexvenueno aff
Mozhdeh B. Bruss, Linda L. Dannison, Jackie Quitugua, Rosa T. Palacios, Judy McGowan, Timothy Michael

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Education Policy and Leadership · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWestern Michigan UniversityLarry L. Hillblom Foundation
Mots-clésCommonwealthGeneral partnershipCurriculumChildhood obesityPsychological interventionMedical educationPublic healthPsychologyMedicinePublic relationsPedagogyPolitical scienceNursingObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a community-school-higher education partnership approach to the prevention of childhood obesity. Public elementary school personnel, primarily teachers, participated in the design and delivery of a curriculum targeting primary caregivers of 8-9-year-old children. Theoretical framework and methodological approaches guided the development of a cognitive behavioral lifestyle intervention targeting childhood obesity prevention in the Commonwealth of the Northern Mariana Islands (CNMI), a U.S. commonwealth. This project demonstrated that in populations with health disparity, teachers can be a valuable and accessible resource for identifying key health issues of concern to communities and a vital partner in the development of parent and child interventions. Teachers also benefited by gaining knowledge and skills to facilitate student and parent learning and impact on personal and familial health. Successful community-school-higher education partnerships require consideration of local culture and community needs and resources. Moreover, within any community-school–higher education partnership it is essential that a time sensitive and culturally appropriate feedback loop be designed to ensure that programs are responsive to the needs and resources of all stakeholders, and that leaders and policymakers are highly engaged so they can make informed policy decisions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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