Identifying and Prioritizing Educational Needs of Female Adolescents in Relation to Healthy Eating Based on Analytic Hierarchy Process Model
Notice bibliographique
Résumé
In order to better plan health based interventions, educators and health promoters need to make decisions in this regard. In the meantime, it should be noted that, multiple criteria decision making methods with theoretical roots and accuracy of forecasting results are less considered. The current study is a descriptive research carried out on 15 experts working in Yazd Health Centers using purposeful sampling. In order to identify wrong eating habits of students, Delphi method is used. In the next step, these habits are compared, one by one, and scored with Analytical Hierarchy Process (AHP) Model. In the end, data are analyzed using Expert Choice 11 software. Seven major wrong eating habits of female adolescents are identified: junk food consumption, drinking soda and sweet drinks, eating fast food, deleting main meals, improper diets, low intake of vegetables, and not eating breakfast. Among these, low intake of vegetables, eating fast food, and not eating breakfast, with weight rate of 32.4%, 19.4% and 19.3%, are specified as the first three priorities of education. In various fields of education and health promotion, including prioritizing training needs, employing techniques with potentials of assessing multiple criteria at the same time can be highly efficient.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».