Nutritional Communications across Climates: A comparative research study between Ecuador and the Netherlands
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.
Notice bibliographique
Résumé
A study in May 2014 analyzed food labels in Quito, Ecuador, to better understand the culture’s nutritional communication. The study explored what is considered to be a healthy diet in Ecuadorian culture and how this is communicated, and also to what extent nutrients in packaged food are effectively communicated via labelling. Data was gathered using a mixed methods approach; first using quantitative methods with a survey administrated to students at the Universidad San Francisco de Quito. Following the completion of the survey, participants were then asked to volunteer for a questionnaire containing open-ended questions, administered in one-on-one interviews, in order to collect qualitative data to enhance survey responses. Finally, an analysis of nutritional labels in local grocery store completed the research. This same study was then conducted in May of 2016 at Hanze University of Applied Sciences in Groningen, Netherlands, to explore the results from another country and act as a comparative study between the two cultures. Research from both cultures led to the identification of similar and different trends, themes, and outliers in the collected data. Both Ecuador and Dutch participants report receiving little to no formal education regarding diet and nutrition. This leads to participants building their model of a healthy diet from various inconsistent sources. Participants also express frustration and confusion with inconsistent labelling. Simple and measurable food labels in the Netherlands proved to have more importance and value to consumers than labels that are believed to hold false claims.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle