Pilot environmental intervention trial in carry‐outs in low‐income neighborhoods of Baltimore City
Notice bibliographique
Résumé
Among low‐income African Americans in Baltimore City, a significant proportion of daily caloric intake is derived from prepared foods served at carry‐outs. However, little is known about the city's carry‐out food environment and strategies to improve accessibility and consumption of healthy foods in these settings. We conducted a two‐month pilot intervention trial in 3 carry‐outs in low income areas of the city. We assessed acceptability of environmental interventions including: replacing the menu board to promote existing healthy menu options with photos, promotional posters, and the substitution of low‐fat for regular mayonnaise on sandwiches. All 3 carry‐out owners were Korean Americans who owned their restaurants for 15–29 years. Each carry‐out conducted business from behind Plexiglas, with little direct customer contact. Acceptability and fidelity of the new menu board and poster interventions were high (3 out of 3) and use of low‐fat mayo was moderate (2 out of 3). Perceived sustainability of the modified menu board and poster interventions were high (3 out of 3), but low‐fat mayo was low (0 out of 3). Low fat mayo purchasing was the primary barrier, given the lack of bulk availability and price at wholesalers. Our findings will be used to test the feasibility and impact of these carryout interventions using a larger sample size. Grant Funding Source : Diabetes Research and Traning Center
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».