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Enregistrement W4323037212 · doi:10.3148/cjdpr-2022-035

Influence of the 2019 Canada’s Food Guide on the Food Environment in Childcare and Early Learning Centres

2023· article· en· W4323037212 sur OpenAlexaffvenueabout
Imene Hank, Melissa D. Rossiter, Sarah L. Finch

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Food frequency questionnairePsychologyBusinessEnvironmental healthMarketingMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study investigated the potential influence of the 2019 Canada’s Food Guide (CFG) on the eating environment and food provided in early learning and childcare centres across Canada. Methods: Directors of childcare centres were invited to complete an online survey about their awareness and adoption of the 2019 CFG and submit their menus for analysis. Results: Twenty-five directors completed the survey, and eighteen cycle menus were analyzed. Frequency and the types of foods offered in childcare centres were assessed. Ninety-two percent reported being aware of the changes in the food guide. Many challenges including the lack of support and resources, cost of food, and food reluctance could affect their ability to apply the changes, especially the incorporation of plant-based protein and the uncertainty around the amount of dairy products to provide. Menu analysis indicated frequency of offering items from the various food groups. Vegetables were mostly offered during lunchtime with an average offering rate of 4.83 ± 0.24 times per week. Conclusion: Representatives of early learning and childcare centres identified having difficulties in interpreting and applying the changes in the 2019 CFG. Dietitians have the knowledge and skills required to support childcare centres through training opportunities, workshops, toolkits, and advocacy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,281 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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