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Enregistrement W2527862822 · doi:10.20381/ruor-6360

An Aboriginal Perspective of the Influences of Food Intake

2014· dissertation· en· W2527862822 sur OpenAlexaboutno aff
Maria-Elena Sultan-Khan

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Environmental ethicsGeographyComputer sciencePhilosophyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The purpose of this phenomenological study is to explore the existing research on the determinants and influential factors of eating decisions made by Aboriginal peoples and provide insight from the perspective of Aboriginal peoples living off-reserve in Ottawa, Ontario. Methods: This study was comprised of a convenience sample of 12 Aboriginal individuals from a local Aboriginal community centre. Participants were asked to conduct a personal food diary of their meals for a period of 3 days, followed by a one-on-one semi-structured interview. The interviews were designed to explore: 1) knowledge and perspectives of healthy eating 2) knowledge and perspectives of Health Canada’s Eating Well with Canada’s Food Guide – First Nations, Inuit and Métis, 3) perception of influential factors 4) self-efficacy and 5) common barriers in making food choices. Results: 1) Except for the senior participants, healthy food knowledge did not translate into healthy food choices for most participants; 2) Most participants had not seen a copy of the Eating Well with Canada’s Food Guide – First Nations, Inuit and Métis, and all participants felt they were not influenced by it when making eating decisions; 3) The main themes of influential factors were concluded to be: taste preference, availability, convenience, “had no choice”, health reasons, “easy to make”, low in cost, following a diet or “food schedule,” hunger or thirst, “needed something quick”, nearby location (of store or restaurant), being tired or lazy and being in a routine; 4) Most participants perceived themselves as having control over their eating decisions regardless of situational factors and level of motivation varied between participants; 5) Time, financial constraints, having a busy schedule and being unprepared for meals were identified as possible barriers. Conclusions: Either version of the food guide should be developed into a more flexible and convenient tool such as a mobile application. Local community centres should consider providing workshops in food preparation, and to strengthen skills such as understanding food labels of market foods to ease the transition to living off-reserve. Future Implications: Policy makers at the federal, provincial and municipal levels should work together and strengthen their communication strategies in order to coordinate the development and implementation of future interventions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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