Using a descriptive social norm to increase vegetable selection in workplace restaurant settings.
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
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
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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