The Healthfulness of Eateries at the University of Waterloo: A Comparison across 2 Time Points
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this study was to assess the healthfulness of a sample of campus eateries at 2 time points, 2 years apart. Methods: Five eateries at the University of Waterloo were audited using the Nutrition Environment Measures Survey adapted for university campuses (NEMS-UC) in 2015 and late 2017–early 2018. Based on the availability of healthy options and facilitators of and barriers to healthy eating, possible NEMS-UC scores ranged from −5 to 23 points. Results: Scores were low, ranging from 7 to 14 (mean = 10.8, SD = 2.59) points in 2015 and 7 to 13 (mean = 9.6, SD = 2.19) points in 2017–2018. For all eateries except 1 residence cafeteria, scores at time 2 were the same or lower than scores at time 1. All venues carried whole fruit and vegetable options and lower-fat milks, and most offered whole-wheat options. However, healthier items were often located in low-traffic areas, priced higher than less healthy options, and sometimes limited to prepackaged items. Misleading health messaging was also evident. Conclusions: Increased availability, accessibility, and visibility of healthy offerings is needed to enhance campus food environments and support healthy eating patterns, while barriers such as contradictory messaging should be minimized.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».