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Enregistrement W2964384417 · doi:10.3390/nu11081786

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

2019· article· en· W2964384417 sur OpenAlexaffabout
Matheus Mistura, Nicole Fetterly, Ryan E. Rhodes, Dona Tomlin, Patti‐Jean Naylor

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesMinistry of Health
Mots-clésNudge theoryCafeteriaSignageIntervention (counseling)PsychologyFood choiceResidencePurchasingBehavior changeEnvironmental healthApplied psychologyMarketingAdvertisingMedicineSocial psychologyBusinessDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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