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Enregistrement W2945362009

Facilitating Healthier Food Environments in Public Recreation Facilities: Results of a Pilot Project in British Columbia, Canada

2010· article· en· W2945362009 sur OpenAlexaboutno aff
Patti‐Jean Naylor, Suzanne Vander Wekken, David Trill, Anne Kirbyson

Notice bibliographique

RevueJournal of Park and Recreation Administration · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationBusinessGovernment (linguistics)SignageAgency (philosophy)AuditPromotion (chess)Service (business)Public relationsMarketingAdvertisingPolitical scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With rising rates of child and adult obesity, supporting positive nutrition choices in public buildings, including recreation facilities, had become increasingly important in British Columbia. While there was evidence that recreation facilities were not providing healthy food to patrons, there was motivation and willingness amongst many recreation managers and staff to change the situation. Evidence about how to change this situation, as well as support to make it happen was needed. The Healthy Food and Beverage Sales in Recreation Facilities and Local Government Buildings initiative (HFBS), funded by the British Columbia Healthy Living Alliance, provided planning tools, technical resources, training and seed funding to local governments to enhance the promotion and sale of healthy food and beverages in publicly funded recreation centres. In order to determine the feasibility of the HFBS approach, we examined the implementation process and short-term outcomes during the pilot phase.We used a mixed-methods, concurrent triangulation design to evaluate the initiative in 10 pilot communities over a six-month period. Local recreation staff in each community completed food environment assessments, vending product audits and patron surveys in recreation facilities before and after the initiative. We reviewed community applications and final reports to the grant agency to identify project activities and conducted semi-structured telephone interviews with recreation staff to explore the implementation process and identify common experiences in introducing healthier choices. Goals varied by community and included changing vending contracts, modifying concession offerings, reviewing program and event food service, policy development, and conducting awareness campaigns. A majority of the community project goals were achieved within the grant timeline (86%) and overall there were significant improvements in facility environment assessment scores (19%) and increases in healthy vending products offered between baseline at follow-up (19%). Survey results showed that patrons purchased from the vending machine or concession approximately one out of five visits and lack of selection was one of the cited reasons for not purchasing; however, this was cited as a barrier to choosing healthy options less often at the end of the initiative (50%) than at the beginning (65%). Key implementation themes highlighted by recreation staff in interviews included concerns about revenue loss, staffing, the time needed to change and the importance of gaining buy-in from decision makers (city managers, recreation boards and facility managers), industry, and the public.The HFBS initiative was a feasible approach to enhancing healthy eating environments in recreation facilities. The findings from this study provide information for recreation management and staff on how to approach changing the food environments within the facilities where they work. Further research using comparison designs is needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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