Health-promoting skills for children: Evaluating the influence of a media literacy and food marketing intervention
Notice bibliographique
Résumé
Background: Media literacy skills are needed to navigate high levels of food marketing promoting the consumption of unhealthy foods. Health-promoting media literacy education encourages children to use analytical skills to critically examine media messages in order to make informed health choices. Objective: To evaluate the influence of media literacy lesson plans for children focusing on critical knowledge around food marketing. Design: Evidence-based Media Literacy & Food Marketing lesson plans, designed for grades 3 to 6 (ages 8–11) and 6 to 9 (ages 11–14), were developed to fill the knowledge gaps children demonstrated with respect to assessing of the healthfulness of packaged foods. Setting: Two public schools in Calgary, Alberta, Canada. Methods: An educational intervention with pre-test/post-test design. The lesson plans were used by teachers in the classroom, and a questionnaire was created to assess children’s pre- and post-lesson levels of critical knowledge about food marketing. Results: In total, 71 students from grades 5, 7, 8 and 9 participated. Qualitative analysis of responses showed increased analysis and evaluation skills when it came to understanding of food marketing appeals, and increased ability to assess the nutritional content of packaged foods. Conclusion: This study is novel in its use of media literacy as a framework for understanding food packaging appeals. It highlights the importance of examining procedural and interpretive knowledge in the evaluation of critical media literacy skills around food. This allows researchers, educators and health practitioners to better gauge how children are able to apply nutrition information in different contexts to make informed food choices.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».