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Enregistrement W3043777714 · doi:10.15173/mumj.v16i1.2018

An interactive after-school nutrition and culinary education program for primary school students: The evaluation and efficacy of changing food-related knowledge, attitudes and behaviour

2019· article· en· W3043777714 sur OpenAlexafffundabout
Olivia Lovrics, Hugues Plourde, Mary Hendrickson, Beccah Frasier

Notice bibliographique

RevueMcMaster University Medical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMcNemar's testBonferroni correctionTest (biology)Nutrition EducationMedicinePsychologyMedical educationGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the efficacy of a 10-week afterschool nutrition and culinary education program in changing the culinary and nutritional behaviour, attitudes and knowledge of its 9-11-year-old participants, as assessed by parents and children. 
 Methods: Retrospective matched-pairs analysis of secondary pre-post survey data collected by Boîte à Lunch (BàL). Children (n=165-197; grades 4 and 5) and parents (n=53-57) who signed-up for the BàL workshops. The program was comprised of ten-week (2 hours/week) bilingual (French and English) themed sessions led by trained educators with focus on culinary skill development, nutrition education and hands-on cooking. Secondary objectives include: team-work, kitchen hygiene, compost, understanding of food systems. Workshops were held in community centres and schools in Montreal, Canada. Changes were analyzed using the expanded exact McNemar-Bowker test with a Bonferroni-adjusted significance level of 0.001631.
 Results: Culinary skill and knowledge improved based on all 23 measures (all p<0.001631). Of the six measures assessed for change in attitude, three were significantly improved. Of the two items used to asses a change of behaviour, one was significantly improved. 2 stand-alone post-workshop questions suggest a positive trend for improvements in each.
 Conclusion: Knowledge and culinary skill of youth can be improved through nutrition education and hands-on cooking. Culinary and nutritional attitudes and behaviours may be improved; further research is needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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