Postsecondary Students’ Knowledge of and Adherence to the 2019 Canada’s Food Guide: A Cross-sectional Pilot Survey
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We conducted a pilot survey among young adults attending a suburban Canadian university to understand: (1) knowledge of the 2019 Canada’s Food Guide (CFG); (2) self-reported food choices and eating habits; (3) perceived influence of the CFG on food choices and eating habits; and (4) suggestions to improve engagement with CFG. Methods: Students were recruited, through posts on social media platforms, to complete an online questionnaire between 7 March and 6 April 2020. Results: One-hundred and twenty-one (70% women) students responded. One-third (33%) of women and 8% of men reported consuming the recommended proportion of vegetables and fruits (i.e., 40%–60% of the plate) at their most recent meal (P = 0.001). Men were more likely to report overconsuming protein foods than women (58% vs 32%, P = 0.005). The perceived influence of the CFG on food choices and eating habits was low, with a mean score 2.2 ± 1.4 out of 7, with 7 indicating “highly influential.” Over 92% of participants believed awareness of the CFG could be improved through social media platforms. Conclusions: Although half of the participants correctly answered all 8 questions that assessed knowledge of the CFG, there is an opportunity for dietitians and related health professionals to improve engagement with CFG.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».