Impact of a Pilot Intervention to Improve Nutrition Knowledge and Cooking Confidence Among Low-Income Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Poor dietary behaviors, limited food preparation skills, and low levels of self-efficacy toward preparing healthy meals have been indicated in low-income and food insecure populations. The purpose of this pilot intervention was to determine the effectiveness of a community cooking demonstration at increasing participants’ general nutrition knowledge and confidence to prepare healthy meals with limited resources. Data was analyzed from a convenience sample of 23 low-income adults associated with Head Start (n=8) or a local soup kitchen (n=15) in the Midwestern United States. Participants attended a one-hour presentation comprised of a cooking demonstration, taste testing, and basic education on the MyPlate food guide and food safety. Subjects completed a pre- and post-assessment to measure changes in cooking confidence and general food and nutrition knowledge. Results indicated that, although there were no significant improvements in participants’ confidence to prepare healthy meals (39.3±11.3 vs. 44.5±9.1; t=1.76, p=0.25), subjects experienced significant gains in knowledge related to the MyPlate food guide (1.2±0.5 vs. 1.8±0.8; t=2.82, p=0.01) and basic food safety (0.7±0.9 vs. 2.5±1.0; t=6.05, p<0.01). Further research is necessary to identify effective strategies for parlaying increased nutrition knowledge into improved self-efficacy and behavior change.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».