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Enregistrement W2903367807

University student perceptions of home economics: Food and nutrition education

2014· article· en· W2903367807 sur OpenAlexaboutno aff
Joyce Slater, Aynslie Hinds

Notice bibliographique

RevueInternational journal of home economics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, Sociology, Communication Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily and consumer scienceNutrition EducationPerceptionProject commissioningFood choicePublishingMedical educationPsychologyMedicineGerontologyPolitical scienceMathematics education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to explore young adults' experiences and perceptions of Home Economics food and nutrition (HEFN) education through a self-administered questionnaire to 206 university students who had attended middle and high school in Canada. The focus was on participants' perceptions and experiences of school-based Home Economics food and nutrition education; self-perceived food preparation skills; living and food environment; understanding of the term cooking. Almost all (95.6%) respondents felt Home Economics food and nutrition education belonged in school and had significant potential to reduce risks associated with obesity and diet-related chronic disease. Three quarters of respondents had taken Home Economics food and nutrition courses in middle school but this decreased to 9% by grade 12. Cooking had moralistic connotations and was viewed as what it is (taking time and effort to make wholesome food from basic ingredients) and what it isn't (unhealthy, processed foods requiring little preparation). The positive views of Home Economics food and nutrition education exhibited in this study suggest that it can be an important vehicle for transferring critically important foundational knowledge and skills to youth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeQualitatif
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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