Implementing Elementary School Nutrition Policy: Principals’ Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We assessed principals' perceptions about the level of school nutrition policy (SNP) implementation in Prince Edward Island elementary schools, objectively evaluated how closely elementary schools are following SNP regulations for types and frequency of foods offered at school, and explored principals' beliefs about the key enablers and barriers to SNP implementation. METHODS: Phase I involved a cross-sectional survey of principals' assessment of perceived and actual adherence to SNP components. Phase II included in-depth interviews to explore principals' perceptions about factors influencing policy adherence. Descriptive statistics were generated. Thematic content analysis was used to identify themes. RESULTS: Forty-one (93%) principals participated in Phase I, and nine of these participated in Phase II. The level of implementation of SNP components varied. Seventy-four percent of all foods sold were categorized as allowed by the SNP; 68% of schools sold at least one "not allowed" food. Key barriers included lost revenue, a higher cost of healthy foods, and limited availability of policy-allowed foods. Enablers were a high level of community support, ready access to food suppliers, and active parent volunteers. CONCLUSIONS: While schools are making progress in implementing the SNP, challenges remain. Identifying and communicating strategies for healthy fundraising activities and finding ways to involve parents in SNP implementation are recommended.
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».