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Enregistrement W3035832117 · doi:10.7939/r3-694w-ac88

Food for Thought: A Qualitative Study Exploring Food Skills Education as a Determinant of Healthy Eating

2020· article· en· W3035832117 sur OpenAlexaboutno aff
Shelby Laine Johnson

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyQualitative researchFood scienceDevelopmental psychologySocial psychologySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Canada is witnessing a growing recognition on the importance of food literacy; knowing how to purchase, prepare, and eat healthy food. Previous research has shown these core competencies can contribute to healthy eating. This is supported with the recent inclusion of certain competencies in Canada’s updated Food Guide. Exposing children to food literacy opportunities can positively promote lifelong healthy eating behaviours and prevent risk of disease and obesity. Currently, Canadian youth have limited opportunities to develop their food skills at home due to women entering the work force and a growing reliance on convenience foods. As a result, schools have become a key secondary learning environment. It is subsequently a public health concern that junior high food skills education (FSE) courses in Alberta are voluntary. Research Purpose/Objectives: The research purpose of this paper-based thesis was to uncover whether junior high students and staff associate learning about nutrition and food skills with lifelong healthy eating behaviours. For Study 1: “Is Learning to Cook Optional?” an objective was to investigate how gender and perceived academic value may impact a youth’s perceptions and enrollment in food skills education courses. For Study 2: “Food Skills; an Academic Course?” an objective was to identify barriers and facilitators to the effective implementation of school-based food skills education courses. Methods: Focused ethnography was used as it allowed the researcher to explore specific research questions in a feasible timeline. Data generation consisted of semi-structured interviews with ten students, three principals, and three FSE teachers. Latent content analysis was the selected analytical tool. Through a cyclical process, primary patterns in the data were identified, coded, and categorized. Results: Study 1: “Is Learning to Cook Optional?” consisted of four main themes: Learning, Family, Gender, and Independence. Gender was significant as mothers remain primary educators for food skills and female students felt pressured to enroll in FSE courses. In Study 2: “Food Skills; an Academic Course?”, four main categories emerged: Promoting Healthy Eating, Curriculum, Job Qualifications, and Budget. Participants often recognized the value of FSE courses but identified budget limitations and scheduling restrictions as barriers to sustainable implementation. Promoting healthy eating was considered a school responsibility which resulted in support for the incorporation of further healthy eating initiatives. Implications: This research project had implications for the professions of both health promotion and education. A recommendation for practice includes schools encouraging teachers with a limited background in food literacy to attend professional development opportunities. School policies may need to be adapted to ensure an equitable distribution of funds beyond core courses. Health promotors should ensure the youth perspective is considered when developing healthy eating initiatives to enhance their potential for success. This research project also promotes a community-based approach when developing and implementing health promotion initiatives. The impact of academic prioritization and role of parents were identified in both studies as barriers that require further research.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,012
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
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