An Experiential Cooking and Nutrition Education Program Increases Cooking Self-Efficacy and Vegetable Consumption in Children in Grades 3–8
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evaluate the effect of a community-based, experiential cooking and nutrition education program on consumption of fruits and vegetables and associated intermediate outcomes in students from low-income families. DESIGN: Quasi-experimental program evaluation by pre-post survey of participating students and their parents. SETTING: Underserved elementary and middle schools in Chicago. PARTICIPANTS: Students (n = 271; 65% girls, 44% Hispanic, 32% African American; 94% eligible for free/reduced price lunch) in grades 3-8 selected by school staff to participate by variable inclusion criteria. 59% of students who applied returned both pre- and post-surveys. INTERVENTION(S): Ten-week (2 h/wk) chef-instructor-led program held in cafeteria kitchens after school. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Changes in student nutrition knowledge, cooking self-efficacy, fruit and vegetable liking and consumption, and communication to family about healthy eating. ANALYSIS: Changes from beginning to end of program were analyzed with paired t test. Results were considered significant at P < .05. RESULTS: Increased nutrition knowledge score from 0.6 to 0.8, cooking self-efficacy score from 3.2 to 3.6, and vegetable consumption score from 2.2 to 2.4 (all P < .05). Increased score for communication about healthy eating (4.1 to 4.4; P < .05) 6 months after the end of the course. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Experiential cooking and nutrition education programs led by chef-instructors may be effective ways to improve nutrition in low-income communities.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».