Strategies for Promoting Healthy Nutrition and Physical Activity Among Young Children: Priorities of Two Indigenous Communities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indigenous people in Canada carry a disproportionate burden of obesity and obesity-related diseases compared with non-Indigenous Canadians, which could be related to intergenerational trauma exposures. Implementing effective health promotion strategies to improve nutrition and physical activity behaviors during early childhood could be a strategy to mitigate the burden of intergenerational trauma exposures that have the potential to impact the trajectory to obesity and related complications throughout the lifecycle. OBJECTIVES: The aim of this study was to support 2 Indigenous communities in identifying priorities and strategies for promoting healthy nutrition and physical activity for young children. METHODS: = 37 participants), followed by a qualitative descriptive study. In this latter study, in-depth interviews were conducted with a purposeful sample of 23 community parents, health care providers, and traditional knowledge holders. Data from both study phases were analyzed and synthesized using conventional content analysis. RESULTS: To promote healthy nutrition and physical activity among young children living in Indigenous communities, it was identified that the primary pathway to health and well-being must prioritize the integration of knowledge about Indigenous ways of life including traditional Indigenous foods and physical activities. Participants also identified individual/family and community/contextual factors that ultimately influence the nutrition and physical activity of children in their communities. CONCLUSIONS: Informed by this formative study conducted to better understand community members' strategies for healthy eating and physical activity for young children, we argue for the continued recognition of the unique Indigenous context, incorporating the history of inequity and injustice and looking toward Indigenous-led interventions that incorporate this history and ways of life as solutions in the future.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».