Fruit and Vegetable Intake Is Associated with Food Knowledge among Children Aged 9–14 Years in Southwestern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Interventions to improve dietary quality and intake of fruits and vegetables (FV) among Canadian children have had modest success, and it has been suggested that food knowledge could be key to improvement. Programs have been criticized for insufficiently connecting food knowledge with food skills and decision making about dietary intake. The objective of this study was to investigate factors associated with FV consumption by elementary school children, aged 9-14 years, in Ontario, Canada, including food knowledge, socioeconomic status, sociodemographic characteristics, and the food environment. In 2017-2019, a cross-sectional survey was administered to 2443 students at 60 elementary schools across Southwestern Ontario (SWO), Canada. A parent survey was used to validate self-reported sociodemographic variables. The mean intake of FV reported by these participants was 2.6 (SD 1.1) and 2.4 (SD 1.2) servings/day, respectively. A FV intake below WHO guidelines was reported by 40.7% of respondents. Knowledge score, child age, and parent employment status significantly predicted higher reported intake of FV. This study shows that FV intake among this population group is low, and increased intake is associated with higher food knowledge. To encourage healthy eating, school-based food and nutrition programs that incorporate multiple components and emphasize food literacy are needed.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».