Awareness of Canada’s Food Guide Among Canadian Youth
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Canada’s Food Guide (CFG) contains recommendations for healthy eating for Canadians. The objective was to examine the awareness of and learning about CFG by Canadian youth. Methods: Cross-sectional online surveys were conducted with 3,674 youth aged 10–17 years in Canada in November/December 2019. Logistic binary regression models examined awareness of CFG, learning about CFG in school, and learning about healthy eating in schools in the past 12 months. Results: Most participants reported hearing of CFG (84.5%), learning about CFG in school (86.6%), and learning about healthy eating in school (65.4%) in the past 12 months. Awareness of CFG was higher among females (OR: 1.61; 95% CI: 1.32–1.96), older youth (1.70; 1.39–2.07), and those in Atlantic Canada (OR: 1.77; 95% CI: 1.10, 2.84). Significantly fewer East/Southeast Asian, South Asian, Latino, and Middle Eastern participants reported hearing of CFG compared to white participants (p < 0.05 for all). Unstated/missing BMI (0.56; 0.45–0.71) and living in BC (OR: 0.61; 95% CI: 0.45, 0.82) were negatively associated with hearing about CFG. Similar results were observed in the models on learning about CFG and healthy eating in school. Conclusions: This study indicates discrepancies in awareness of CFG among youth by sex, ethnicity, region, and BMI which may suggest differences in use of CFG and healthy eating behaviours.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».