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Enregistrement W4210573153 · doi:10.3390/children9020177

School-Level Perspectives of the Ontario Student Nutrition Program

2022· article· en· W4210573153 sur OpenAlexafffundabout
Mariam R. Ismail, Jason Gilliland, June I. Matthews, Danielle S. Battram

Notice bibliographique

RevueChildren · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesW. Garfield Weston FoundationWeston Family Foundation
Mots-clésFieldnotesMedical educationCurriculumProgram evaluationMedicinePsychologyPedagogyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to assess the implementation of a school snack program for children in elementary schools. School-level program volunteers’ experiences were explored using semi-structured interviews. Fieldnotes were taken during on-site school visits. Quantitative data were collected through a General Information Form and Weekly Logbooks. Seven elementary schools in Southwestern Ontario were invited and agreed to participate. Interviews (n = 27) revealed that volunteers valued the program for its universality, the excitement it created, the opportunity for students to try new foods, and the social interactions that it generated. Challenges included the burden on snack volunteers to plan, procure, and prepare foods; the competition the program posed for school priorities; limited funding; and a lack of clear purpose for the program. Suggestions for improvement included providing adequate and sustained resources and an integration of the program into the curriculum. Data obtained from 15 on-site visits, 7 General Information Forms, and 59 (out of a total of 70) Weekly Logbooks confirmed the data obtained from interviews. This research provides insights into the challenges of volunteer-led school snack programs in Canada and may guide policy makers, practitioners, and researchers in the development of a universal, nationally funded school food program.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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