The Association Between Adolescents’ Food Literacy, Vegetable and Fruit Consumption, and Other Eating Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents' intake of vegetables and fruits is generally low, and many demonstrate unhealthy eating behaviors. Food literacy may be key to improving adolescents' nutrition. However, the relationship between food literacy, fruit and vegetable intake, and other healthy eating behaviors remains unclear, as well as how these relationships may differ among boys and girls. This study assessed the relationship between food literacy (including food skills and cooking skills), vegetable and fruit consumption, and other eating behaviors of adolescents. This cross-sectional study included 1,054 students, including 467 boys and 570 girls from five francophone high schools in New Brunswick, Canada. Quantitative data on students' food and cooking skills, vegetable and fruit consumption, and other eating behaviors were collected with a self-reported questionnaire. Multilevel regressions were used to assess the relationship between food literacy, students' consumption of vegetables and fruits, and other eating behaviors. Better cooking skills were associated with healthier eating behaviors and greater vegetable and fruit consumption for boys and girls. Better food skills were also associated with healthier eating behaviors and greater vegetable and fruit consumption among both genders. These findings highlight the importance of improving food literacy among adolescents. Public health interventions should focus on increasing cooking and food skills to improve adolescents' nutrition.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».