Examining school-day dietary intakes among Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how dietary intakes vary over the course of the school day can help inform targeted school-based interventions, but little is known about the distribution or determinants of school-day dietary intakes in Canada. This study examined differences between school-hour and non–school-hour dietary intakes and assessed demographic and socioeconomic correlates of school-hour diet quality among Canadian children. Nationally representative data from the Canadian Community Health Survey were analyzed using 24-h dietary recalls falling on school days in 2004 (n = 4827). Differences in nutrient and food-group densities during and outside of school hours and differences in School Heathy Eating Index (School-HEI) scores across sociodemographic characteristics were examined using survey-weighted, linear regression models. Children reported consuming, on average, 746 kcal during school hours (one-third of their daily energy intakes). Vitamins A, D, B12, calcium, and dairy products densities were at least 20% lower during school hours compared with non-school hours. Differences in School-HEI scores were poorly explained by sociodemographic factors, although age and province of residence emerged as significant correlates. The school context provides an important opportunity to promote healthy eating, particularly among adolescents who have the poorest school-hour dietary practices. The nutritional profile of foods consumed at school could be potentially improved with increased intake of dairy products, thereby increasing intakes of protein, vitamin A, vitamin D, calcium, and magnesium.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».