MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2415461942

Legume promotion in counselling: an e-mail survey of dietitians.

2001· article· en· W2415461942 sur OpenAlex
N Desrochers, Paula Brauer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePromotion (chess)Family medicineExploratory researchNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about dietitians current practice in counselling clients about the use of legumes in a low fat, high fibre diet. An exploratory e-mail questionnaire was sent to members of Dietitians of Canada to assess: dietitian use and preferences for legumes, dietitian practice, opinions about clients attitudes and preferences, and resource needs. Counsellors (n=256) had high personal use of legumes (64% > or = 1 serving/week) and frequently recommended legumes in counselling. The legumes most preferred by respondents and their clients were: peanuts, kidney beans, split peas, chickpeas, and lentils. Respondents often recommended canned bean products (76%) and tofu (61%), but other legume grocery products were less often recommended. The most common client issues identified were: flatulence (87% agreed), lack of familiarity (85%), and knowledge of preparation (82%). Dietitians were not satisfied with current resources to support practice, especially those respondents providing primarily clinical counselling services. The most requested resources were: recipes (90%), pamphlets (82%), food demonstrations (75%) and Internet sites (63%). Client level research is now needed to confirm the importance of the issues identified and to develop and test strategies for legume promotion in counselling.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,221
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,183 · 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