School and community drivers of child diets in two Arab cities: The SCALE protocol and innovative tools to assess children’s food environments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the context of the rapid nutrition transition experienced by middle-income countries of the Arab region, children and adolescent's food choices and dietary behaviors are early risk factors for the development of non-communicable diseases. Assessment of factors influencing food choices among this age group is challenging and is usually based on self-reported data, which are prone to information and recall bias. As the popularity of technologies and video gaming platforms increases, opportunities arise to use these tools to collect data on variables that affect food choice, dietary intake, and associated outcomes. This protocol paper describes the SCALE study (School and community drivers of child diets in Arab cities; identifying levers for intervention) which aims to explore the environments at the level of households, schools and communities in which children's food choices are made and consequently identify barriers and enablers to healthy food choices within these environments. METHODS: Field studies are being conducted in primary schools, among children aged 9-12 years, in Greater Beirut, Lebanon and Greater Tunis, Tunisia. A stratified random sample of 50 primary schools (public and private) are selected and 50 children are randomly selected from grades 4-5-6 in each school. The study includes surveys with children, parents/caregivers, school directors, teachers, and nutrition/health educators to assess individual diets and the contextual factors that influence children's food choices. Innovative locally adapted tools and methods such as game-based choice experiments, wearable cameras and neighborhood mapping are used to describe the environments in which children's food choices are made. DISCUSSION: The SCALE study will generate contextual knowledge on factors in school and neighborhood environments that influence child dietary behaviors and will inform multi-level interventions and policies to address childhood malnutrition (under-and over-nutrition). By integrating methods from various disciplines, including economics, data science, nutrition, and public health and by considering factors at various levels (home, school, and neighborhood), the study will identify levers for intervention with the potential to improve children's dietary behaviors. This will help fill existing gaps in research on food systems and consequently guide positive change in Lebanon and Tunisia, with the potential for replicability in other contexts.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».