Process evaluation of fruit and vegetables distribution interventions in school-based settings: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Despite the importance of process evaluation in program evaluations, research has focused primarily on the effectiveness of fruit and vegetables (FVs) distribution interventions on children's consumption, with little attention given to how these interventions achieve their outcomes. Five bibliographic databases (Embase, PubMed, ProQuest, Scopus, and Web of Science Core Collection) were searched in June 2019 for studies of interventions where the main focus was the implementation of distributed FVs to school-aged children as a snack. The Critical Appraisal Skills Programme (CASP) tool was used to appraise the risk of bias within included studies. Data were extracted based on study characteristics and findings. Results identified 24 studies reporting on 11 interventions and 1 policy. The findings of this systematic review indicate that the majority of the studies included limited references to implementation research. Recurring limitations include an absence of an evaluation theoretical framework and the data collection methods used. Also, several factors were identified as informing the success of snack-based FVs distribution programs, including participation of the school community, school characteristics, background knowledge, and parental engagement. Lack of timely FVs delivery, limited funding, inadequate awareness about the program, insufficient teachers' time, and food waste were identified as challenges to successful programming. Findings indicate that distributing FVs to school-aged children as a snack can increase their consumption, but only with proper implementation. Further evaluative research is required to better inform future implementation of snack-based FV distribution interventions in school settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».