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Enregistrement W2407644328 · doi:10.3148/cjdpr-2016-003

Participation in School Food and Nutrition Activities among Grade 6–8 Students in Vancouver

2016· article· en· W2407644328 sur OpenAlexafffundvenueabout
Teya Stephens, Jennifer Black, Gwen E. Chapman, Cayley E. Velazquez, Alejandro Rojas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEnvironmental healthGerontologyPsychologyMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined student-reported participation in school food and nutrition activities in Vancouver, British Columbia (BC), and whether engagement differed by gender and between elementary and secondary school students. A cross-sectional survey of grade 6-8 public school students (n = 937) from 20 elementary and 6 secondary schools assessed student-reported participation in a range of food and nutrition activities. Statistical analyses included descriptive statistics and multilevel logistic regression to examine associations between participation with gender and school type. Overall, <50% of students reported engaging in most of the food and nutrition activities examined in the 2011-2012 school year, including: food preparation (36%), choosing/tasting healthy foods (27%), learning about Canada's Food Guide (CFG) (45%), learning about foods grown in BC (35%), gardening (21%), composting (32%), and recycling (51%). Females were more likely to report recycling and learning about CFG and BC-grown foods (P < 0.05). Secondary students were more likely to report activities focused on working with or learning about food/nutrition (P < 0.05). Despite local and provincial efforts to engage students in food and nutrition experiences, participation in most activities remains relatively low, with few students exposed to multiple activities. Continued advocacy is needed from the dietetics community to improve student engagement in food and nutrition activities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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