Notice bibliographique
Résumé
Primary Objective: The obesity rate among young Americans is now almost 25% with higher rates found in minority populations; lack of exercise and poor eating habits are some of the leading causes. The collegiate environment provides a unique opportunity to share nutrition-related knowledge while enhancing students’ awareness,both of which may ultimately lead to changes in health-related behaviors. Mindful eating is associated with a lower Body Mass Index (BMI) and an increased intake of fruits and vegetables. A semester-long nutrition course may result in an increased awareness of eating patterns and may be associated with improvements in dietary intake over time.Methods: Of the 38 students registered for a college-level nutrition course held during an almost four-month-long-semester, 37 self-selected to complete an anonymous Mindful Eating Questionnaire (MEQ) before and after taking the nutrition course; the participants also answered two open-ended questions for qualitative data collection post-test.Results: Of the 37 students 22 were female and 16 male between the ages of 18 and 24; 35 % self-identified as African American, 29% self-identified as white, 22% as self-identified as Latino/Hispanic, 10% self-identified as other and 2% self-identified as Native Hawaiian or Pacific Islander. No significant change in the MEQ score occurred from pre to post-test; however, there was a trend towards improvement. The students’ answers to open-ended questions regarding any shifts in understanding, approach, or changes in eating habits, revealed overwhelming increases in mindful eating and dietary changesConclusions: A collegiate course taught over a semester is a unique opportunity to introduce nutrition information, emphasizing the connection between nutrition, optimal health, and disease prevention. A student’s exposure to nutrition information while also observing their own eating patterns over time can provide a non-judgmental informed space that allows for the development of a heightened awareness. In turn, the heightened awareness can lead to changes in eating behaviors as evidenced here.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».