Secondary School Nutrition Policy Compliance in Ontario and Alberta, Canada: A Follow-Up Study Examining Vending Machine Data from the COMPASS Study
Notice bibliographique
Résumé
(1) Objective: To longitudinally assess food and beverages sold in vending machines in secondary schools (grades 9–12) participating in the COMPASS study (2015/2016 and 2018/2019) and (2) to examine if patterns and trends observed in previous years (2012/2013 to 2014/2015) are consistent with lack of policy compliance in Ontario and Alberta, Canada. (2) Methods: Policy compliance was assessed through comparing nutritional information on drink (e.g., sports drinks) and snack (e.g., chocolate bars) products in vending machines to Policy and Program Memorandum (P/PM) 150 in Ontario (required policy) and the Alberta Nutrition Guidelines for Children and Youth (recommended policy). Longitudinal results and descriptive statistics were calculated. (3) Results: Longitudinal results indicate that between Y4 (2015/2016) and Y7 (2018/2019), snack and drink vending machines remained mostly non-compliant in Ontario and Alberta, with a small proportion of Ontario drink machines changing from non-compliant to compliant. At the school level, descriptive results indicate the proportion of Ontario schools with policy-compliant snack and drink machines decreased between Y4 and Y7. Alberta schools were non-compliant for drink and snack machines. (4) Conclusions: Secondary schools continue to be non-compliant with provincial policies. School nutrition policies need to be simplified in order to make it easier for schools to be compliant. Enforcement of compliancy is also an area that deserves consideration.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».