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Enregistrement W2894583044 · doi:10.3148/cjdpr-2018-030

Describing Food Availability in Schools Using Different Healthy Eating Guidelines: Moving Forward with Simpler Nutrition Recommendations

2018· article· en· W2894583044 sur OpenAlexafffundvenue
Jessie‐Lee D. McIsaac, Nicole Ata, Sara Kirk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAustralian Government
Mots-clésEnvironmental healthHealthy eatingPsychologyMedicinePhysical therapyPhysical activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Internationally, there is debate on whether a nutrient or a food-based approach to policy is more effective. This study describes the food/beverage availability in schools in Nova Scotia through a comparison of a traditional nutrient classification ("Maximum/Moderate/Minimum"), currently used in the provincial school policy and a simplified food-based system ("Core/Extra"). METHODS: School food environment audits were conducted in schools (n = 25) to record the food and beverages available. Registered dietitians categorized information using both the nutrient-based and simplified food-based classification systems. Number and percent in each category were described for items. RESULTS: Food and beverage items consisted of breakfast, lunch, snacks, beverages, and vending of which 81% were permissible by the policy, whereas only 54% were categorized as Core. Many snacks and vending items classified as Extra fell within either Moderate (45% and 35%, respectively) or Minimum (29% and 33%, respectively) categories. CONCLUSIONS: Dietitians have a role to support interpretation of classification systems for school nutrition policies. The nutrient-based classification used in the policy permitted some items not essential to a healthy diet as defined by the Extra food-based classification. However, the food-based Core/Extra categorization had less detail to classify nutrients.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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