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Enregistrement W4312702372 · doi:10.1017/s0029665122002579

Food knowledge is associated with fruit and vegetable intake among children aged 9–14 years in Ontario, Canada

2022· article· en· W4312702372 sur OpenAlexaffabout
Louise W. McEachern, Mariam R. Ismail, Jamie A. Seabrook, Jason Gilliland

Notice bibliographique

RevueProceedings of The Nutrition Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)Food sciencePsychologyToxicologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is widely accepted that the consumption of fruits and vegetables (FV) is important for maintaining overall health. Food-based dietary guidelines and national recommendations such as Canada's Food Guide (2019) encourage the frequent intake of FV, but despite such recommendations, the intake of FV by school-age children in Canada remains suboptimal Attempts to improve dietary quality have had modest success The Canadian government has recently prioritised the development of strategies that improve healthy eating early in childhood To inform public health professionals, policy makers, and educators about the factors associated with inadequate intake of FV, the objectives of this study were to a) quantify the intake of FV as reported by elementary school children in Ontario, Canada, and b) investigate factors associated with FV consumption, including food knowledge, the food environment, socioeconomic status, and other sociodemographic characteristics. In 2017-19, a cross-sectional survey was administered to 2,443 students aged 9 to 14 years, at 60 urban and rural schools across Southwest Ontario, Canada. The self-report survey included 124 questions under four main topics: sociodemographic information, eating habits, nutrition and food knowledge, and food preferences. A parent survey was used to validate the sociodemographic variables reported by students. FV intake was obtained from two multiple component food frequency questions, developed by registered dietitians. Forty-six individual questions assessed food knowledge in the student survey; a total score was obtained by adding the correct responses. Multiple regression was used to analyse children's intake of FV with various predictor variables, including food knowledge, sociodemographic characteristics, and the food environment. The mean intake of fruits and vegetables reported by participants was 2.6 (SD 1.1) and 2.4 (SD 1.2) servings/day, respectively. A total FV intake below WHO guidelines (5 servings/day) was reported by 40.7% of respondents. Mean total knowledge score was 29.2 (SD 7.1) out of a possible 46 points (63.5% correct responses). Knowledge score ( = 0.257, p < 0.001) and child age (= -0.072 p = 0.001) significantly predicted higher reported intake of FV. This study shows that FV intake among this sample of school-aged children is low, and increased intake is associated with higher food knowledge. To encourage healthy eating, school-based food and nutrition programmes of sufficient duration, that incorporate multiple components and emphasise food knowledge have value among this young population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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