Notice bibliographique
Résumé
Purpose Food guides are graphic representations of food-based dietary guidelines that support national health policies and programming. They are visual aids simplifying complex nutritional messaging for the public. While pyramid and circle formats are the most common shapes in use worldwide, the dinner plate format is increasing in use due to its perceived effectiveness. However, research examining visual attributes of food guide graphics, and the dinner plate model specifically, is limited. The purpose of this paper is to systematically compare and analyse key visual attributes of plate food guide graphics (across multiple examples) to assess their potential for effective visual communication of nutrition messaging. Design/methodology/approach This study engages in a qualitative analysis of compositional elements of food guide graphics. Data collection and analysis are grounded in the methods of compositional interpretation, which includes a qualitative, descriptive approach to establishing a thematic survey of the data. Findings Unique visual attributes of the plate food guide (including image content, spatial organisation and expressive content) present challenges in the communication of key nutritional messaging regarding proportionality, moderation and overall usability. Practical implications A better understanding of the visual attributes of the plate food guide model will contribute to improved design and development of this key public health tool by researchers, educators and health practitioners. Additionally, the examination of visual attributes has implications for the study of food guide understanding and use. Originality/value This study highlights the need for critical visual skills in qualitative health research, and to address gaps in health education more broadly.
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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 | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».