A Qualitative Exploration of Approaches Applied by Nutrition Educators Within Nutrition Incentive Programs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the approaches applied by nutrition educators who work with the US Department of Agriculture Gus Schumacher Nutrition Incentive Program (GusNIP), Nutrition Incentive (NI), and Produce Prescription (PPR) programs. METHODS: Multiple data collection methods, including descriptive survey (n = 41), individual interviews (n = 25), and 1 focus group (n = 5). Interviewees were educators who deliver nutrition education as a component of GusNIP NI/PPR programs. Descriptive statistics were calculated from survey responses. Transcripts were coded using thematic qualitative analysis methods. RESULTS: Four overarching themes emerged. First, educators have many roles and responsibilities beyond providing curriculum-based nutrition education. Second, interviewees emphasized participant-centered nutrition education and support. Third, partnerships with collaborating cross-sector organizations are essential. Fourth, there are common challenges to providing nutrition education within GusNIP NI/PPR programs, and educators proposed solutions to mitigate these challenges. CONCLUSIONS: Nutrition educators promote multilevel solutions to improve dietary intake, and it is recommended they be included in conversations to improve GusNIP NI/PPR programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».