FOODLIT-PRO: Developing Food Literacy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
At the National Action Plan for Food and Nutrition 2015-2020, the WHO highlights that poor dietary habits are responsible for many non-communicable diseases (e.g., diabetes, cardiovascular diseases, some cancers). Given the urgency to improve food intake, the lack of consensus over the concept of food literacy and the need of research in this domain, compromises the improvement of eating habits. To identify theoretical gaps, two conceptual models of food literacy (FL) are confronted and goals to develop FL are presented (construct, measure and intervention development) in the ambit of the project FOODLIT-PRO. The first model defines FL as intertwined food-related knowledge, competencies and behaviours that promote physical and psychological wellbeing, having as domains Planning, Selecting, Preparing, and Eating. The second model characterises FL as a combined set of food-related skills and knowledge that support a daily healthy diet, building resilience and incorporating the domains of Preparation, Organisations, Psycho-social Factors, and Knowledge. The lack of psycho-social variables in the first FL model, which is achieved on the second one, highlights the relevance on research concerning psychological dimensions of FL. Aiming the development of this field, this work presents the protocol for the first stage of FOODLIT-PRO.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 découle