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Enregistrement W2766598779 · doi:10.71781/27994

Attentes et motivations des jeunes relativement aux services alimentaires de la Commission scolaire de Montréal

2017· dissertation· fr· W2766598779 sur OpenAlexaboutno aff
Claudie-Anne Fortin

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problématique: L’obésité infantile est en augmentation partout en occident. La qualité nutritionnelle de l’alimentation des jeunes Canadiens et Québécois est à améliorer. D’après les modèles écologiques, l’environnement alimentaire scolaire figure parmi les déterminants environnementaux de l’alimentation, celui-ci considéré comme étant un milieu prometteur pour des interventions visant à augmenter la consommation de fruits et légumes. La politique- cadre pour une saine alimentation et un mode de vie physiquement active, créée en 2008, est intégrée en 2011 aux services alimentaires scolaires de la Commission scolaire de Montréal (CSDM). Cependant, ses effets ont été peu mesurés. Objectif: L’objectif général est d’analyser les attentes et les motivations alimentaires des élèves du primaire et du secondaire à l’égard des services alimentaires de la CSDM. Méthodologie: En 2014, un sondage électronique rempli par des élèves du primaire et du secondaire de la CSDM intégrait une question ouverte portant sur les aliments attendus au secondaire. S’adressant uniquement aux élèves du secondaire, une question abordait leur(s) motivation(s) à utiliser leur service alimentaire. Suivant une approche inductive, deux grilles de codification furent développées pour l’analyse des données. Résultats : Au total, 1253 jeunes du primaire issus de 65 écoles et 2613 jeunes du secondaire issus de 27 écoles ont complété la question sur leurs attentes. Si une majorité des jeunes a nommé des aliments spécifiques, plusieurs ont aussi précisé leurs réponses avec des éléments suggérant des motivations alimentaires sous-jacentes tels les marques commerciales, la santé, la fraicheur, la variété, le goût, la composition des aliments et le prix. Au total, 2518 jeunes du secondaire ont répondu à la question sur leur motivation à l’utilisation des services. L’offre de certains aliments les motiverait (53%) mais aussi des conditions liées à l’environnement physique (15%) ou social (12%). Discussion : Les jeunes du primaire se démarquent par leurs attentes pour des aliments compatibles avec la politique alimentaire scolaire. Par ailleurs, les jeunes du secondaire recherchent davantage des aliments riches en gras, sucre et sel. Les jeunes du primaire et du secondaire indiquent rechercher des fruits et légumes dans les services alimentaires. Les données probantes sur l’impact d’interventions scolaires misant sur la disponibilité des fruits et légumes rapportent des effets favorables sur les apports alimentaires, ainsi ce type d’intervention aurait de bonnes chances d’avoir un impact positif au Québec. Les dimensions liées à la variété de l’offre alimentaire et aux environnements de services méritent aussi plus d’attention. Conclusion: Les résultats obtenus permettent de mieux identifier les attentes et les motivations alimentaires des jeunes du primaire et du secondaire. Cela pourra permettre à la CSDM d’orienter ses prochaines actions dans la gestion de l’offre dans leurs services alimentaires.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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