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Enregistrement W4383186896 · doi:10.3148/cjdpr-2023-012

Parental Cooking Confidence is Associated with Children’s Intake of Fish and Seafood

2023· article· en· W4383186896 sur OpenAlexaffvenueabout
Jessie L. Burns, Aritra Bhattacharjee, Gerarda Darlington, Jess Haines, David W.L., The Guelph Family Health Study

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocosahexaenoic acidFish consumptionFish <Actinopterygii>Fish productsEicosapentaenoic acidFood scienceCooking methodsEnvironmental healthFisheryPolyunsaturated fatty acidMedicineBiologyFatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Fish and seafood consumption by North American children is low. This is concerning, given the critical role of n-3 polyunsaturated fatty acids (eicosapentaenoic acid and docosahexaenoic acid), found in fish and seafood, in early development. This study aimed to determine whether parental factors related to fish and seafood consumption are associated with frequency of fish and seafood consumption in Canadian children. Methods: A subgroup of parents (n = 28) participating in the Guelph Family Health Study Pilot reported their perceptions and history of fish and seafood consumption, confidence in preparing fish and seafood dishes, and the frequency of intake for their children (n = 40). Results: This study found that 20% of children consumed one serving of saltwater fish, freshwater fish, or shellfish weekly and 63% consumed at least one type of fish or seafood monthly. Parental cooking confidence preparing fish and seafood was positively associated with at least monthly fish and seafood intake in children. Conclusions: These findings suggest that some children may have low intakes of fish and seafood due to a lack of parental cooking confidence when preparing fish and seafood dishes. Therefore, future research and interventions focused on addressing this barrier may aid in improving fish and seafood intake.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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