Fruit and vegetable intake among Emirati adolescents: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interventions to promote healthy eating in adolescents are needed in the United Arab Emirates. To design effective interventions, adolescent eating behaviours need to be understood. AIMS: This study aimed to describe eating behaviours of adolescents in Dubai and the factors associated with fruit and vegetable intake. METHODS: This was a sequential explanatory study using a mixed methods approach. Ten of the 34 Arabic high schools in Dubai were randomly selected and students in grades 10-12 were included. Data were collected on self-reported fruit and vegetables intake, eating behaviours, food availability and sociodemographic variables. In the qualitative phase, 14 students were interviewed about their eating behaviour. RESULTS: A total of 620 students were included: 57% were boys and most reported medium/high family affluence. Only 28% of the participants met the recommended daily fruit and vegetable intake, with significantly more males than females meeting it (P < 0.01). Lunch was the most frequently eaten meal, breakfast was frequently skipped, and there were high levels of fast food and soft drink consumption. Adequate fruit and vegetable intake was positively associated with increased lunch frequency, being male, parental support for healthy eating, and positive perception of family meals. CONCLUSIONS: There are significant differences in eating habits between Emirati male and female adolescents. Lunch, as the main family meal, faces threats because of modern working hours. The gender-specific social context may require targeted interventions to achieve optimal outcomes in each group.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».