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Enregistrement W2581307338 · doi:10.31542/j.ecj.883

Nutritional Communications across Climates: A comparative research study between Ecuador and the Netherlands

2016· article· en· W2581307338 sur OpenAlexaffvenue
Morgan Messelink

Notice bibliographique

RevueEarth Common Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfusionPsychologyQualitative propertyQualitative researchLabellingGeographyMedical educationMedicineSociologySocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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