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Enregistrement W3017203121 · doi:10.1080/07315724.2020.1750503

Knowledge and Perceptions of Carbohydrates among Nutrition-Major and Nutrition-Elective Undergraduate Students in Canada

2020· article· en· W3017203121 sur OpenAlexaffabout
Ye Flora Wang, Nick Bellissimo, David D. Kitts, Huguette Turgeon O’Brien, David W.L., Miyoung Suh, Bohdan L. Luhovyy, Chiara DiAngelo, Laura Pasut, Sandra Marsden, Mei Chung, Anil Gurcan

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityUniversity of ManitobaUniversity of British ColumbiaUniversity of GuelphCanadian Sugar InstituteUniversité LavalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographicsNutrition EducationPerceptionNutrition informationQuarter (Canadian coin)MedicineSocial mediaThe InternetMedical educationPsychologyGerontologyFood scienceBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The purpose of the study was to assess knowledge and perceptions related to carbohydrates, including sugars, among Canadian nutrition-major undergraduates compared to those enrolled in elective nutrition courses (i.e., “nutrition-elective students”).Methods: Cross-sectional surveys were distributed during class time at eight Canadian universities, which included 32 questions on demographics, knowledge and perceptions of carbohydrates and sugars. Descriptive analyses were performed. Differences between groups were tested by Chi-squared statistics.Results: A total of 1207 students (60% nutrition-majors) participated in the survey (January 2016–February 2017). Internet-based sources accounted for one-third of the sources where students obtained nutrition information. About 61% of internet-bases sources were “online” or “website” with no qualifiers, and about a quarter was from social media. A higher percentage of nutrition-majors correctly answered knowledge questions of carbohydrates compared with nutrition-elective students (p < 0.01); no difference was observed for sugars-related knowledge questions. The perceptions of sugars were generally negative and did not differ between groups.Conclusions: Several knowledge gaps and common perceptions on topics related to carbohydrates and sugars were identified; nutrition-major students performed better than nutrition-elective students on carbohydrate knowledge questions, but not sugars. These results highlight the importance of identifying methods to help students bridge knowledge gaps and develop skills to critically evaluate nutrition information from various resources and challenge personal biases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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