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Enregistrement W2740859274 · doi:10.1111/1753-6405.12705

Regional survey supports national initiative for ‘water‐only’ schools in New Zealand

2017· article· en· W2740859274 sur OpenAlexaboutno aff
Osman Mansoor, Rukhsana Ali, Ruth F. Richards

Notice bibliographique

RevueAustralian and New Zealand Journal of Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Public supportBaseline (sea)Environmental healthPublic healthNorm (philosophy)Political sciencePublic relationsMedicinePsychologyGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To support a national initiative to remove sugary drinks from schools and limit drinks to water or unflavoured milk ('water-only'). METHODS: We emailed all 201 schools with primary school aged children in the Greater Wellington region with a survey on (1) current status of, (2) support needs for, and (3) barriers to or lessons learned from, a 'water-only' school policy. RESULTS: Only 78 (39%) of schools responded. Most supported 'water-only': 22 (28%) had implemented a policy; 10 (13%) in process of doing so; 22 (28%) were considering it; and 12 (15%) were 'water-only', but did not have a policy. Only 12 (15%) were not considering a 'water-only' policy. The main barrier reported was lack of community and/or family support. Many schools did not see any barriers beyond the time needed for consultation. Monitoring and communication were identified as key to success. A quarter of schools requested public health nurse support for a 'water-only' policy. CONCLUSIONS: The survey elicited a range of views on 'water-only' policies for schools, but suggests that 'water-only' may be an emerging norm for schools. Implications for public health: Our survey shows how local assessment can support a national initiative by providing a baseline, identifying schools that want support, and sharing lessons. Making schools 'water-only' could be a first step in changing our children's environment to prevent obesity.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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