FOODLIT-PRO: Developing Food Literacy
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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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 | 0,024 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,012 |
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 ».