Examining the Efficacy of a ‘Feasible’ Nudge Intervention to Increase the Purchase of Vegetables by First Year University Students (17–19 Years of Age) in British Columbia: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
In the transition from high school to university, vegetable consumption tends to deteriorate, potentially influencing immediate and longer-term health outcomes. Nudges, manipulation of the environment to influence choice, have emerged as important to behavior change goals. This quasi-experimental pilot study examined the impact of a contextually feasible evidence-informed nudge intervention on food purchasing behavior of older adolescents (1st year students) in a university residence cafeteria in British Columbia, Canada. A co-design process with students and staff identified a student relevant and operationally feasible nudge intervention; a placement nudge, fresh vegetables at the hot food table, combined with a sensory and cognitive nudge, signage encouraging vegetable purchase). Using a 12-week single-case A-B-A-B design, observations of the proportion of vegetables purchased were used to assess intervention efficacy. Data analysis included visual trend inspection, central tendency measures, data overlap, variability and latency. Visual trend inspection showed a positive trend when nudges were in place, which was more apparent with female purchases and during the first intervention (B) phase. However, further analysis showed lack of baseline stability, high variability across phases and overlapping data, limiting efficacy conclusions. Menu choices, staff encouragement, term timing and student finances are other potential influences. Further 'real world' nudge research is needed.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».