Comparing the ways a sample of Brazilian adults classify food with the NOVA food classification: An exploratory insight
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to have an exploratory insight on how a sample of Brazilian adults classify food, attempting to identify the main factors involved in this process, and to compare these classifications to the NOVA food classification of the 2014 Brazilian dietary guidelines. An exploratory and qualitative approach was conducted with a selected sample of teachers, administrative technicians, and students (N = 24) from the Federal University of Grande Dourados, Brazil. First, using the pile sort method, participants were asked to freely classify 24 pictures of food (sourced from examples of the four food groups specified in NOVA) into food groups meaningful to them. Next, in semi-structured interviews, participants were asked to describe the food groups they created. The food groups created by participants were analyzed using non-metric multidimensional scaling followed by hierarchical cluster analysis, and the interviews were analyzed using content analysis. Participants had a mean age of 30 (±9.4) years. A total of 128 food groups were created by 24 participants (an average of five food groups per person); and a total of 55 non-mutually exclusive groups names were used by them to describe these food groups. Sixteen themes emerged from the content analysis. The most recurrent themes were food groups, nutrients, foods I consume, foods I do not consume, and food processing. Contrasting themes such as real food and junk foods, meals and ready-made foods, healthy foods and unhealthy foods were also noted. Six clusters emerged from the cluster analysis, each related to one or more themes. Overall, a striking similarity was observed between the ways the individuals classified food and the NOVA food classification.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».