An evaluation of <i>SecondBite<sup>®</sup>'s FoodMate<sup>®</sup></i>, a nutrition education and skill‐building program aimed at reducing food insecurity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Issue addressed Enhancing food skills and nutrition knowledge may help promote healthy eating among people who are food insecure. FoodMate ® by SecondBite ® , an 8‐week nutrition education and food hamper program, focuses on developing food skills and independence among Australians at risk of/experiencing food insecurity. This study aimed to explore participants' perceptions of and experiences with FoodMate ® over a long‐term (up to 2 years) follow‐up. Methods For evaluation purposes, SecondBite ® previously collected data from participants prior to (T1) and following completion (T2) of FoodMate ® . This paper reports results from semi‐structured telephone interviews conducted in a follow‐up study (2016/2017, T3) among 19 adults enrolled in FoodMate ® programs delivered in Victoria and New South Wales within the previous two years. Data were analysed using inductive thematic analysis of responses to T3 open‐ended questions, and descriptive analysis of closed‐ended question responses (T1 vs T2 vs T3). Results Major qualitative themes included program enjoyment; perceived positive long‐term program impact on participants' eating and related attitudes and skills; barriers to cooking; suggested program modifications; and impact on others. In descriptive quantitative analyses, participants' diet; confidence to cook using basic ingredients, follow simple recipes and try new foods; cooking and food‐related skills; social engagement and life satisfaction all improved between T1 and T3. Conclusions Overall, FoodMate ® was well‐received and associated with long‐term positive changes in a range of outcomes. Wider implementation among vulnerable groups should be considered. So what? Future health promotion initiatives could adopt FoodMate ® to increase food skills and knowledge among adults experiencing food insecurity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».