Trajectories of Eating Behaviours During Adolescence Among Canadian Youth
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the presence of sub-groups of boys and girls presenting different trajectories of multiple eating behaviours (i.e., consumption of vegetables and fruits, sugary beverages, breakfast and fast food) throughout adolescence. Data from seven cycles of the MATCH study, which followed 744 participants from the age of 11 to 18 years old, were included. At each cycle, participants reported how often they ate breakfast and consumed vegetables and fruits, sugary beverages and fast foods on a weekly basis. Trajectories of eating behaviours over a 7-year period were identified using group-based multi-trajectory modeling. Changes in eating behaviours occurred at roughly 13–14 years of age for both genders. For girls, three different groups were identified, namely ‘stable food intake with decline in daily breakfast consumption’ (39.9%), ‘moderate food intake and declining of overall eating behaviours’ (38.0%), and ‘stable high food intake’ (22.1%). For boys, five different groups were identified, namely ‘low food intake with stable daily breakfast consumption’ (27.3%), ‘breakfast skippers and increasing fast food intake’ (27.1%), ‘low food intake with decline in daily breakfast consumption’ (23.9%), ‘high food intake with worsening of eating behaviours’ (13.3%), and ‘average food intake with consistently high breakfast consumption’ (8.4%). Among boys and girls, eating behaviours evolve through various distinct trajectories during adolescence. No group of adolescents presented eating trajectories that could be described as healthy and most are characterised by a worsening of eating behaviours throughout adolescence. To promote healthier eating behaviours during adolescence, gender-specific approaches and interventions are needed in addition to general public health messages. The MATCH study is supported by the New Brunswick Health Research Foundation (20,130,729), the Social Sciences and Humanities Research Council (435-2016-0888), and Sport Canada through the joint Sport Participation Research Initiative (862-2010-0001 and 862-2014-0002).
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».