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Enregistrement W4211183743 · doi:10.33425/2641-4295.1037

School Feeding and the Challenge of Supporting Nutritional Needs of Pupils in Ghana

2021· article· en· W4211183743 sur OpenAlexaff
Mabel Kyei Kwofi

Notice bibliographique

RevueFood Science & Nutrition Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceMalnutritionSchool mealPopulationEnvironmental healthMealPsychologyMedicineGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ghana free school feeding program was implemented to diminish short-term hunger and malnutrition among elementary school children, to increase school enrolment, attendance, and retention in primary schools and to boost domestic food production through patronizing local agricultural food production by small-scale farmers. This research sought to examine the nutritional diversity of the school-served meals and their ability to support the nutritional needs of the pupils. The research study was carried out at the New Juaben Municipality, Koforidua, Ghana. Four deprived elementary schools enrolled in the school feeding program in the New Juaben North District in Ghana were selected; the population consisted of pupils who were between the ages of 6 to 15 years. The survey data were collected through interviews and personal observations. The data on the nutritional diversity of foods were determined through the menu and food ingredients used in each meal preparation, these were compared with the standard nutritional composition. To evaluate the established objectives on pupils’ nutrition support from the school feeding program, tables were designed, with individual menus from each school, food groups, and the assessment of nutrients comprised in each local food item. The study outcome revealed the school’s cyclical menus had selected foods stuff that comprised of all the nutrients needed for a healthy life to support school children’s nutritional needs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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