The socio-ecological model as a framework for understanding junk food consumption among schoolchildren in Nepal
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background: The consumption of industrially processed food, popularly known as junk food, is a growing public health concern worldwide, including in Nepal. Schoolchildren are a vulnerable group and they consume junk food at school. Aim: The aim of this study was to examine multi-level determinants of junk food consumption among basic schoolchildren using the socio-ecological model as a framework. Methods: A cross-sectional study was conducted among students ( n = 404), and a self-reported questionnaire was used to collect the data. The chi-square test and logistic regression were applied to analyse the results using SPSS version 26. Results: Nearly half (47%) of the students reported that they consumed junk foods at snack time. Important variables for explaining junk food consumption were knowledge of food and nutrition—a micro-level determinant; sharing knowledge of food and nutrition with classmates at school—a meso-level determinant; grade of student—an exo-level determinant; and occupation of parents—a macro-level determinant. However, multivariate analysis found that knowledge of food and nutrition ( p < 0.05), and sharing knowledge of food and nutrition with classmates at school ( p < 0.05) were the significant predictors of junk food consumption. Conclusions: Junk food consumption is common among basic-level students in the study schools. Multi-level determinants explain the factors associated with this behaviour, extending from micro to macro as the socio-ecological model asserts. This study points to the need for comprehensive school-based nutrition education that targets multiple levels of influence, focusing on active learning approaches to promote healthy dietary behaviour in students.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle