Art on a Plate: A Pilot Evaluation of an International Initiative Designed to Promote Consumption of Fruits and Vegetables by Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the 2016 International Chefs Day cooking workshops Art on a Plate. DESIGN: Nonexperimental pretest-posttest design SETTING: Art on a Plate workshops with children from 14 countries in Asia, America, and Europe. PARTICIPANTS: A total of 433 workshop participants aged 4-14 years (mean age, 8.6 years). INTERVENTION: Instructed by a chef, children in the workshops created a self-chosen design on their plate with a spinach-fruit salad. MAIN OUTCOME MEASURES: Before and after the workshop, a questionnaire assessing liking and willingness to eat or taste; hunger was assessed using the Teddy the Bear method and emotions were assessed using the Self-assessment Manikin. The event coordinator evaluated salad intake. ANALYSIS: Linear and generalized linear (logit) mixed models were used to test statistical differences before and after the workshop. RESULTS: The workshop resulted in a small increase in liking (n = 409; P = .02) and person control (n = 375; P < .001) and a decrease in hunger (n = 379; P < .001). A total of 30% of children increased their liking scores, 18% decreased them, and 52% did not change them. Significant associations of liking and change in liking with salad intake were in the expected direction. CONCLUSION AND IMPLICATIONS: This study showed the positive effect of a cooking workshop on children's salad liking across a selection of countries worldwide. Further research and novel methods are needed to evaluate the long-term effectiveness of cooking activities in real-life settings across countries.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».