Proposing a Framework for School Food Program Evaluation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Healthy eating in school-aged children supports optimal growth and learning; however, diet quality and food insecurity are a source of concern for many school-aged children in Canada. Canadian school-aged children’s diets are a concern. In 2019 the Canadian federal government announced the intention to work towards a National School Food Program. A nationally organized program can evolve and meet the needs of children if there is a national evaluation strategy developed along with the program. A scoping review published in 2019 consisted of reports of school food programs in Canada evaluating nutritional impacts and food system sustainability. Food system sustainability recognizes the full impact that school food programs can have on individual, community, and environmental health by integrating social determinants of health, food systems, and economic sustainability. We conducted a content analysis of the evaluation strategies of these programs. Of the 17 peer-reviewed and 18 grey literature publications in the initial scoping review, 12 peer-reviewed and seven grey literature publications contained an evaluation component. Components assessed social determinants of health, including changes in food intake, knowledge about local foods, educational and behavioural outcomes, general knowledge, intention to eat, and willingness to try new foods. An evaluation template for school food programs including categories for social systems, environmental and economic sustainability would capture elements contributing to program impact.
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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 | 0,423 | 0,397 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,025 |
| Communication savante | 0,032 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».