Lunch on School Days in Canada: Examining Contributions to Nutrient and Food Group Intakes and Differences Across Eating Locations
Notice bibliographique
Résumé
Recent federal proposals in Canada have called for changes in the delivery and funding of school lunches. Yet little evidence has documented the nutritional quality of meals eaten by school children needed to inform school lunch reforms. This study assessed the dietary contributions of lunch foods to daily food and nutrient intakes on school days and compared dietary intakes across eating locations (school, home, and off-campus). Nationally representative 24-hour dietary recall data were obtained from the 2015 Canadian Community Health Survey-Nutrition (n = 2540 children aged 6–17 years). Descriptive statistics were used to assess the % of daily energy, nutrients and food groups contributed by lunch foods. Multivariable age-stratified linear regression models examined differences in lunch-time consumption of energy, food groups and nutrients across eating locations. On average, foods reported at lunch provided ∼26% of daily calories. Relative to energy, lunch foods provided lower contributions of: dark green and orange vegetables, whole fruit, fruit juice, whole grains, milk and alternatives, fluid milk, minimally nutritious foods including sugary beverages, and several related nutrients including total sugars, vitamins A, D, B6, and B12, riboflavin, calcium, magnesium and potassium. Yet, lunch foods provided proportionally higher contributions of grain products, non-whole grains, meat and alternatives and sodium. Children aged 14–17 years who ate lunch at school reported higher intakes of total vegetables and fruit, whole fruit, whole grains, fiber, vitamin C, and magnesium but reported fewer calories from sugary beverages compared to their peers who ate lunch off-campus. Relative to its contribution to energy, lunch on school days contributed to proportionally lower intakes of many healthful foods (dark green and orange vegetables, whole fruit, whole grains and fluid milk), but also proportionally lower intakes of sugary beverages. This study adds to the growing body of evidence on dietary concerns during school-time for Canadian children and highlights particular challenges for adolescents consuming lunch off-campus. Canadian Institutes of Health Research (FRN 151,549).
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».