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Enregistrement W2899892028 · doi:10.1111/josh.12702

School Food Policies and Student Eating Behaviors in Canada: Examination of the 2015 Cancer Risk Assessment in Youth Survey

2018· article· en· W2899892028 sur OpenAlexafffundabout
Rachel B. Acton, Nghia Nguyen, Leia Minaker

Notice bibliographique

RevueJournal of School Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensImpactUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society
Mots-clésEnvironmental healthOdds ratioEnforcementConfidence intervalOddsMedicineTurnoverPsychologyLogistic regressionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Limited evidence exists on effects of school-based nutrition policies. This study explored the influence of mandatory versus voluntary provincial school nutrition policies on student eating behaviors. METHODS: A cross-sectional, school-based survey assessed student eating behaviors using self-report survey measures in a representative sample of Canadian high school students from 7 provinces (N = 12,110). Provincial school nutrition policies were characterized as mandatory or voluntary. Healthful and nonhealthful eating behaviors were analyzed across sociodemographic characteristics. Regression models were used to assess the association between policy type and eating behaviors, and to explore potential moderating variables. RESULTS: Healthful and nonhealthful eating behaviors differed significantly across several sociodemographic characteristics. Overall, neither healthful nor nonhealthful eating behaviors differed significantly between schools with voluntary and mandatory nutrition policies (odds ratio [OR] = 0.83, 95% confidence interval [CI] 0.64-1.08; OR = 1.16, 95% CI 0.83-1.64). Frequency of buying lunch at school and buying lunch out moderated the association between policy enforcement level and healthful eating behaviors (p = .0472, p = .0119). Frequency of buying lunch out moderated the association between policy enforcement levels and nonhealthful eating behaviors (p = .0009). CONCLUSIONS: This study documents nonhealthful components of Canadian adolescents' diets, and the results highlight important areas for future research in assessing the effectiveness of school nutrition policies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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