“I Would Have My Children Participate IF …”: Perceptions of Canadian Caregivers Towards School Food Programs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Canadian federal government has expressed an intention to work with provinces and territories to develop a national school food program (SFP). This study aimed to explore caregivers’ perception of attributes important to include in a future SFP. Methods: An online cross-sectional survey was conducted. Fifteen elementary schools from high, medium, or low median income neighbourhoods in Saskatoon were invited to participate. School principals sent a survey link to students’ caregivers. The 37-item survey included an item with 15 statements asking caregivers to rate the importance of various components of a SFP. Descriptive statistics and exploratory factor analysis were conducted. Results: A total of 510 caregivers completed the survey (response rate of 52%). The factor analysis indicated four key components of a future SFP: (1) learning opportunities on growing and preparing food, (2) offering healthy food following Canada’s Food Guide, (3) affordability of the meals offered, and (4) cultural adaptability of the meal program. Over 90% of caregivers thought providing healthy meals and ample time to eat meals to be very important. Conclusion: Our results indicate caregivers support multicomponent meal programs that, along with providing nutritious food, help children build healthy habits and sustainable food systems. These findings will help dietitians understand caregivers’ perspectives to inform the design of a national SFP.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».