Examining Elementary School Children’s Knowledge about Food and Nutrition in Southwestern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Knowledge is fundamental to helping children make nutritional choices that support lifelong healthy behaviours. This study (i) investigates elementary school children’s knowledge about food and nutrition and (ii) identifies sociodemographic factors influencing children’s reported knowledge. Methods: In 2017–2019, a survey was administered to 2443 students (grades 5–8) at 60 schools across southwestern Ontario, Canada, and a parent survey was used to validate self-reported sociodemographics. Multiple regression was used to analyse children’s knowledge scores and related sociodemographic factors. A total knowledge score was calculated by summing correct responses derived from 46 individual questions in the student survey. Results: Mean total knowledge score was 29.2 out of a possible 46 points (63.5% correct). Students demonstrated some knowledge and awareness of strategies to encourage fruit and vegetable consumption, healthy food selection, nutrition, and food preparation skills, although knowledge of food guide recommendations and locally sourced produce were limited. Female sex, family income, and rurality were associated with higher knowledge scores. Conclusions: Results provide insight regarding strengths and gaps in elementary-school children’s food and nutrition knowledge. Poor performance of students on specific food guide-related questions suggests that the general guidance of the 2019 Canada’s Food Guide might be better understood by children and adolescents.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».