School Nutrition Stakeholders Find Utility in MealSim: An Agent-Based Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To obtain feedback from school nutrition stakeholders on an agent-based model simulating school lunch to inform model refinement and future applications. DESIGN: Qualitative study using online discussion groups. SETTING: School nutrition professional stakeholders across the US. PARTICIPANTS: Twenty-eight school nutrition stakeholders. PHENOMENON OF INTEREST: Perceptions and applicability of MealSim for school nutrition stakeholders to help reduce food waste. ANALYSIS: Deductive approach followed by inductive analysis of discussion group transcripts. RESULTS: Stakeholders appreciated the customizability of the cafeteria characteristics and suggested adding additional characteristics to best represent the school meal system, such as factors relating to school staff supervision of students during meals. The perceived utility of MealSim was high and included using it to train personnel and to advocate for policy and budgetary changes. However, they viewed MealSim as more representative of elementary than high schools. Stakeholders also provided suggestions for training school nutrition administrators on how to use MealSim and requested opportunities for technical assistance. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Although agent-based models were new to the school nutrition stakeholders, MealSim was viewed as a useful tool. Application of these findings will allow the model to meet the intended audience's needs and better estimate the system.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».