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Enregistrement W2900827823 · doi:10.3148/cjdpr-2018-037

The Impact of Canadian School Food Programs on Children’s Nutrition and Health: A Systematic Review

2018· review· en· W2900827823 sur OpenAlexaffvenueabout
Paige Colley, Bronia Myer, Jamie A. Seabrook, Jason Gilliland

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsychological interventionIntervention (counseling)ScopusSystematic reviewEnvironmental healthNutrition EducationMedicineGerontologyVariety (cybernetics)MEDLINEPsychologyNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quality of children's diets has declined over the past few decades, giving rise to a variety of health-related consequences. In response to this trend, school food programs have become an increasingly effective method to support nutrition and lifelong healthy eating habits. This systematic review synthesizes current academic literature pertaining to school nutrition programs in Canada to identify existing interventions and their impacts on children's nutritional knowledge, dietary behaviour, and food intake. The review was conducted through a search of the following databases: ERIC, Education Source, CINAHL, PubMed, SagePub, SCOPUS, EMBASE, and CBCA. Information extracted from the articles included the program objectives, intervention design and components, research evaluation, and primary outcomes. A total of 11 articles evaluating Canadian school nutrition programs were identified. The programs incorporated a variety of intervention components including policy, education, family and community involvement, and/or food provision. These multi-component interventions were positively associated with children's development of nutrition knowledge, dietary behaviour changes, and intake of healthy foods; however, barriers associated with intervention duration, intensity, and availability of resources may have influenced the extent to which these programs impacted children's diets and overall health.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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