Development of the Cook-EdTM Matrix to Guide Food and Cooking Skill Selection in Culinary Education Programs That Target Diet Quality and Health
Notice bibliographique
Résumé
Culinary education programs are generally designed to improve participants’ food and cooking skills, with or without consideration to influencing diet quality or health. No published methods exist to guide food and cooking skills’ content priorities within culinary education programs that target improved diet quality and health. To address this gap, an international team of cooking and nutrition education experts developed the Cooking Education (Cook-EdTM) matrix. International food-based dietary guidelines were reviewed to determine common food groups. A six-section matrix was drafted including skill focus points for: (1) Kitchen safety, (2) Food safety, (3) General food skills, (4) Food group specific food skills, (5) General cooking skills, (6) Food group specific cooking skills. A modified e-Delphi method with three consultation rounds was used to reach consensus on the Cook-EdTM matrix structure, skill focus points included, and their order. The final Cook-EdTM matrix includes 117 skill focus points. The matrix guides program providers in selecting the most suitable skills to consider for their programs to improve dietary and health outcomes, while considering available resources, participant needs, and sustainable nutrition principles. Users can adapt the Cook-EdTM matrix to regional food-based dietary guidelines and food cultures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».