Promoting the right nutrition and hydration in schools by community nursing.
Notice bibliographique
Résumé
Method: We conducted a qualitative descriptive study by two nurses from a health center of Cartagena on 40 Primary pupils of two schools in Cartagena during 30-31 March 2015 to train teachers and students on healthy nutrition-hydration so as to assess previous and acquired knowledge by the students. Data were obtained through an open question survey about nutrition, hydration, balanced diet and healthy eating prior to a talk and various educational games (food pyramid, drawings, plasticine games...) to strengthen knowledge. In the second day of school we conducted the same survey, assessing their recently learned skills. Teachers were in charge of strengthening the information provided during the school quarter, revealing in previous surveys that were conducted in the classrooms a basic knowledge with a few trends. Results: They didn´t know which foods are healthy or not and the minimum daily liquid amount required. Some children considered bakery as a must in breakfast and dinner. 95% of students improved their knowledge about nutrition. Conclusions: Educational activities should be included within existing health programs in all schools. Health education guided by healthcare professionals is better captured by the students at an early age, because is in this age is when they will shape their eating habits and lifestyles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».