Knowledge and perceptions of the 2019 Canada's Food Guide: a qualitative study with Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
To support Canadians ages 2 years and older in improving their dietary intake, Health Canada released a revised Canada's Food Guide (CFG) in 2019. This study aimed to explore the knowledge and perceptions of the 2019 CFG among children ages 9-12 years old from Southwestern Ontario. From September-November 2021, interviews were conducted with children by video conference. Thirty-five children (50% girls, 80% White; mean age 9.9 years) participated. Data were analyzed using a hybrid thematic approach with inductive and deductive analyses. Children expressed a lack of knowledge on certain foods (i.e., plant-based proteins, whole grains, and highly processed foods) that are highlighted in the CFG. Children also expressed confusion around food groups, including recommended proportions and categorization of some foods (e.g., dairy products and plant-based proteins). Children generally expressed positive perceptions regarding CFG and its eating habit recommendations, i.e., "Cook more often", "Eat meals with others", and "Enjoy your food", and they suggested strategies to improve adherence to these recommendations, including providing children more responsibility and independence with food preparation tasks and minimizing family time conflicts. Children's perceptions of the CFG can help inform public health policies and programmatic strategies designed to support children's food choices and eating habits.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».