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Enregistrement W2793099956 · doi:10.18357/ijcyfs83/4201718075

LET’S TALK FOOD: ELEMENTARY SCHOOL STUDENTS’ PERCEPTIONS OF SCHOOL AND HOME FOOD ENVIRONMENT AND THE IMPACT OF THE HARVEST OF THE MONTH PROGRAM ON THEIR DIETARY ATTITUDES AND BEHAVIORS

2018· article· en· W2793099956 sur OpenAlexvenueno aff
Amanda Margolin, Keiko Goto, Cindy Wolff, Stephanie Bianco

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Youth and Family Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Public HealthCalifornia State University, ChicoU.S. Department of Agriculture
Mots-clésCafeteriaPsychological interventionFocus groupPerceptionNutrition EducationPsychologyIntervention (counseling)Wine tastingMedical educationFood choiceMedicineGerontologyFood scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to further knowledge about elementary school students’ views on food environment, and the effects of the Harvest of the Month (HOTM) program on their dietary attitudes and behaviors. Three focus groups were conducted with a total of 24 fourth, fifth, and sixth grade students from low-income schools in northern California who received the National School Lunch Program and HOTM during the school year. Focus groups were tape-recorded, transcribed, and coded for specific themes. Following the intervention, participants expressed a desire for more healthy food options in the school cafeteria and wanted to receive more school and family support for healthy eating. The HOTM program created a positive environment that appeared to influence their dietary attitudes and behaviors, peer and family perceptions of healthy eating, and participants’ attitudes toward their schools. Specifically, cooking demonstrations, tasting activities, and take-home recipes provided them with a means to share with their parents what they had learned about fruits and vegetables. School food policy interventions may become more effective if they are combined with interventions based on nutrition education. Future research should focus on exploring effective and synergistic ways of implementing both types of interventions among children.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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