Using a descriptive social norm to increase vegetable selection in workplace restaurant settings.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent work has shown that exposure to social norm messages may enhance the consumption of vegetables. However, the majority of this work has been conducted in laboratories, often with student populations. Little is known about whether this approach can be successfully used in other contexts. In this study, a poster featuring a message based on social norms was tested to examine whether it could increase and maintain the purchase of meals with vegetables in workplace restaurants. METHOD: A pretest-posttest design with 3 phases was used in 3 workplace restaurants in the United Kingdom. The first 2 weeks formed the preintervention phase, the second 2 weeks the intervention phase, and the last 2 weeks the postintervention phase. During the intervention phase only, posters containing a social norm message relaying information about vegetable purchases of other diners were placed in each restaurant. The main outcome measure was the percentage of meals purchased with vegetables, which was analyzed using Pearson's chi-squared test. RESULTS: Participants were judged to be male (57%), not overweight (75%), and under the age of 60 (98%). The intervention was positively associated with the percentage of meals purchased with vegetables: baseline versus intervention (60% vs. 64% of meals purchased with vegetables; p < .01); intervention versus postintervention (64% vs. 67% of meals purchased with vegetables; p < .01); and baseline versus postintervention (60% vs. 67% of meals purchased with vegetables; p < .001). CONCLUSIONS: Social norm messages may increase the purchase of vegetables in workplace settings. (PsycINFO Database Record
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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».