Using Herbs and Spices to Increase Vegetable Intake Among Rural Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test whether adding herbs and spices to school lunch vegetables increases selection and intake compared with lightly salted control versions among rural adolescents. DESIGN: This study compared intake of vegetables with herbs and spices with lightly salted controls (phase I) and tested whether 5 repeated exposures would increase students' intake of herb and spice seasoned vegetables (phase II). PARTICIPANTS AND SETTING: A total of 600-700 students at a rural middle/high school (age 11-18 years). INTERVENTION: In phase I, herbs and spices were added to 8 vegetables and outcomes were compared with 8 control recipes. In phase II, the impact of repeated exposure to herb and spice blends served on different vegetables was assessed. MAIN OUTCOMES: Vegetable selection rates, weighed intake, and willingness to eat again. ANALYSIS: Two-way ANOVAs tested effects of condition (herbs and spices vs control; before vs after exposure) and age (middle vs high school) on selection and intake. RESULTS: In phase I, students ate more control than seasoned broccoli (P = .01), cauliflower (P = .006), and green beans (P = .01), and high schoolers generally consumed more seasoned vegetables than did middle schoolers (P < .03). In phase II, repeated exposure to herbs and spices increased reported willingness to eat again for seasoned broccoli (P = .003). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: In a short-term intervention, herbs and spices did not produce robust increases in school lunch vegetable intake among rural adolescents, but limited repeat exposure may increase students' willingness to consume these flavors. Additional work is needed to identify individual and school-level characteristics that affect students' willingness to select and consume vegetables with herbs and spices.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».