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Enregistrement W2157570344 · doi:10.1079/phn2004682

A qualitative study exploring socio-economic differences in parental lay knowledge of food and health: implications for public health nutrition

2005· article· en· W2157570344 sur OpenAlexfundno aff
John Coveney

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésPublic healthQualitative researchPsychologyHealth equitySocial classFood choiceSocial determinants of healthExploratory researchEnvironmental healthSocial psychologySociologyMedicinePolitical scienceSocial scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The role played by lay knowledge in understanding health inequalities has received increased interest recently. Very little is known, however, about how lay knowledge of food and health varies across social class. The present exploratory study compared and contrasted ways in which people from different social backgrounds draw on and use different forms of lay knowledge about food and health. METHOD: Parents from 40 families were recruited from two socio-economically different suburbs (20 families from each suburb). In-depth interviews were conducted with the mother and father in each family to examine lay knowledge about food and health. All interviews were transcribed and coded for specific themes. Responses from each suburb were compared and contrasted. RESULTS: Different forms of lay knowledge about food and health were noted, especially concerning children's eating habits. Parents in the high-income suburb were more likely to discuss food and health in technical terms informed by contemporary nutritional or medical priorities. Parents in the low-income suburb did not share this discourse, but instead were more likely to discuss food in terms related to children's outward appearance or functional capacity. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: The research highlights differences in lay knowledge about food and health across social class. It emphasises the need for public health nutrition policy-makers and practitioners to pay attention to lay knowledge on its own terms, rather than attempting to educate from predetermined assumptions, principles and standards.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,137 · 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.

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

Citations92
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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