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Enregistrement W3134418999 · doi:10.24095/hpcdp.41.3.02f

Les règlements interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire influencent-ils les comportements alimentaires des adolescents?

2021· article· fr· W3134418999 sur OpenAlexaffvenueabout
Karen A. Patte, Adam G. Cole, Wei Qian, Megan J. Magier, Michelle M. Vine, Scott T. Leatherdale

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Tech UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction L’efficacité de la réglementation sur l’alimentation en milieu scolaire est susceptible d’être compromise par l’environnement alimentaire à proximité des écoles. Comme il est difficile de réglementer la vente au détail à l’extérieur, certains recommandent l’adoption de règlements interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire durant la journée. Notre objectif consiste à examiner si ces règlements ont une influence sur les comportements alimentaires des élèves. Méthodologie Nous avons utilisé les données d’enquête recueillies auprès de 60 610 élèves de la 9e à la 12e année et auprès d’administrateurs de 134 écoles secondaires canadiennes qui ont participé à l’année 7 (2018-2019) du projet COMPASS. Nous avons appliqué des modèles de régression ordinale multiple pour déterminer si les règlements interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire constituent un facteur prédictif des comportements alimentaires en semaine (0 à 5 jours), en contrôlant pour des covariables liées aux élèves (niveau scolaire, sexe, argent à dépenser, origine ethnique) et aux écoles (indice d’urbanisation, province, revenu médian des ménages du quartier, machines distributrices). Résultats Au total, 16 écoles ont indiqué avoir adopté un règlement interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire. Par rapport aux élèves fréquentant une école les autorisant à quitter le périmètre scolaire, les élèves fréquentant une école dotée d’un règlement leur interdisant de quitter ce périmètre ont déclaré manger moins souvent au cours de la semaine des repas achetés dans un restaurant rapide ou un autre type de restaurant et boire moins souvent des boissons sucrées (boissons gazeuses, boissons pour sportifs et thés ou cafés sucrés), mais acheter plus souvent des collations dans les machines distributrices de l’école. Aucune différence significative n’a été observée en ce qui concerne la consommation de repas préparés à la maison ou par la cafétéria de l’école et la consommation de collations achetées à l’extérieur de l’école. Conclusion Les règlements interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire peuvent contribuer à améliorer l’alimentation des adolescents, car ces derniers réduisent alors la consommation de boissons sucrées et de repas rapides à l’heure du dîner en semaine, mais ces élèves étant susceptibles de remplacer les aliments achetés à l’extérieur de l’école par des aliments achetés à l’école, cela souligne l’importance de créer des environnements alimentaires sains dans les écoles et d’encourager les élèves à apporter des lunchs préparés à la maison. D’autres études fondées sur des modèles longitudinaux expérimentaux doivent être menées pour déterminer l’incidence des règlements interdisant aux élèves de quitter le périmètre scolaire sur divers comportements et résultats en matière de santé.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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