A Nutrition Report Card on food environments for children and youth: 5 years of experience from Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In 2014, a Nutrition Report Card (NRC) was developed as a sustainable, low-cost framework to assess the healthfulness of children's food environments and highlight action to support healthy eating. We summarise our experiences in producing, disseminating, evaluating and refining an annual NRC in a Canadian province from 2015 to 2019. DESIGN: To produce the NRC, children's food environment indicator data are collected, analyzed and compiled for consensus grading by an Expert Working Group of researchers and practitioners. Knowledge translation activities are tailored annually to the needs of target audiences: researchers, practitioners, policymakers and the public. Evaluation of reach is conducted through diverse strategies, including tracking media coverage and website traffic. Assessment of impact on diets and health outcomes is planned. SETTING: Alberta, Canada. PARTICIPANTS: Not applicable. DISCUSSION: The grading process has facilitated refining the NRC to enhance its relevance and utility as a tool for its target audiences. Its public release consistently captures media interest and policymakers' attention. The importance of partnerships in revealing data sources and in strategising to enhance policy approaches to improve food environments is apparent. The NRC has benchmarked progress and stimulated dialogue regarding healthy food environments for children. CONCLUSIONS: The NRC may help to foster a supportive climate for improving the quality of children's food environments. As an engaging and accessible document, the NRC represents a key mechanism for collating data related to children's food environments and ensuring it reaches the audiences best positioned to use it. Efforts are underway to expand the NRC across Canada.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».