Knowledge and Perceptions of Carbohydrates among Nutrition-Major and Nutrition-Elective Undergraduate Students in Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».