Examining Predictors of Breakfast Skipping and Breakfast Program Use Among Secondary School Students in the COMPASS Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many Canadian schools offer breakfast programs; however, students' engagement in these programs is low, while breakfast skipping is highly prevalent among youth. This study examined whether the availability of breakfast programs supports adolescents' regular breakfast eating, and identified characteristics of breakfast skippers who are not using these programs. METHODS: Data from 30,771 secondary school students from Ontario and Alberta, Canada, participating in Year 3 (2014-2015) of the COMPASS study were used for descriptive and logistic regression analyses. Participants were categorized by self-reported breakfast eating and school breakfast program use. RESULTS: Sixteen percent of participants reported using school breakfast programs. Breakfast skipping was highly prevalent among participants, regardless of their breakfast program use. Characteristics significantly associated with program use included traveling to school via public transit or a school bus, being a bullying victim, and having a high school connectedness score. A desire to lose weight and non-involvement in school sports were significantly associated with being a "breakfast skipper/nonprogram user." CONCLUSIONS: School breakfast programs do not consistently support regular breakfast eating, even among adolescents actively engaged in these programs. Future research should identify and evaluate practices to bolster participation in breakfast programs and promote regular breakfast eating among adolescents.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».