Family Systems Cultural and Resilience Dimensions to Consider in Nutrition Interventions: Exploring Preschoolers’ Eating and Physical Activity Routines During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the weight-related family functioning of racial minority families with low income using family systems theory as an interpretive framework. DESIGN: Primarily a qualitative study with interviews plus; descriptive demographics, anthropometrics, a family functioning measure, and food insecurity screening. SETTING: Telephone interviews with families of preschool-aged children in an urban setting. PARTICIPANTS: Primary caregivers of preschool-aged children. PHENOMENON OF INTEREST: Cultural impacts on family systems. ANALYSIS: Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and loaded into NVivo 12 for thematic analysis. Descriptive statistics. RESULTS: The 23 participants were mothers and 2 maternal grandmothers. Seventy-four percent were African American, most children were normal weight (n = 15, 65%), mean family function scores were high, and more than half the families were at risk for food insecurity (n = 13, 56%). Acculturation and intergenerational eating-related cultural dimensions were discerned as the overarching themes influencing family cohesion. Family cohesion appeared to have helped the families adapt to the impact of coronavirus disease 2019. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Cultural dimensions such as acculturation and intergenerational influences appeared to be associated with social cohesion and family functioning around weight-related behaviors for these families. These findings add cultural and family resilience dimensions to family systems theory in nutrition interventions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».