Influence of a School-Based Cooking Course on Students’ Food Preferences, Cooking Skills, and Confidence
Notice bibliographique
Résumé
A quasi-experimental study was conducted to evaluate the influence of Project CHEF, a hands-on cooking and tasting program offered in Vancouver public schools, on students' food preferences, cooking skills, and confidence. Grade 4 and 5 students in an intervention group (n = 68) and a comparison group (n = 32) completed a survey at baseline and 2 to 3 weeks later. Students who participated in Project CHEF reported an increased familiarity and preference for the foods introduced through the program. This was statistically significant (P ≤ 0.05) for broccoli, swiss chard, carrots, and quinoa. A higher percentage of students exposed to Project CHEF reported a statistically significant increase (P ≤ 0.05) in: cutting vegetables and fruit (97% vs 81%), measuring ingredients (67% vs 44%), using a knife (94% vs 82%), and making a balanced meal on their own (69% vs 34%). They also reported a statistically significant increase (P ≤ 0.05) in confidence making the recipes introduced in the program: fruit salad (85% vs 81%), minestrone soup (25% vs 10%), and vegetable tofu stir fry (39% vs 26%). Involving students in hands-on cooking and tasting programs can increase their preferences for unpopular or unfamiliar foods and provide them with the skills and cooking confidence they need to prepare balanced meals.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».