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Enregistrement W3027304600 · doi:10.1017/s1368980020000130

A Nutrition Report Card on food environments for children and youth: 5 years of experience from Canada

2020· article· en· W3027304600 sur OpenAlexafffundabout
Alexa R. Ferdinands, Dana Lee Olstad, Krista M Milford, Katerina Maximova, Candace I. J. Nykiforuk, Kim D. Raine

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooUniversity of AlbertaInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversity of OttawaAlberta Health Services
Mots-clésReport cardGrading (engineering)Public relationsMedical educationRelevance (law)Political sciencePsychologyBusinessMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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