Scaling up healthy eating in early childhood education and care: evaluation of the Appetite to Play capacity-building intervention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the dissemination of the healthy eating component of Appetite to Play at scale using the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, Maintenance (RE-AIM) framework. DESIGN: The Appetite to Play capacity-building intervention is a set of evidence-informed implementation strategies aimed at enhancing the adoption of recommended practices for promoting healthy eating and active play in early years settings. The evaluation was pragmatic, employing both quantitative (surveys) and qualitative (interviews) data collection. SETTING: The Appetite to Play intervention was delivered through in-person community-based workshops, virtual workshops, asynchronous e-learning and online resources. PARTICIPANTS: We received completed surveys from 1670 in-person workshop participants (96 % female), and twenty-three (all female) survey respondents also participated in a telephone interview. Approximately two-thirds of all participant groups were certified early childhood educators. RESULTS: < 0·05) and high post-intervention intention to implement), adoption (11 % of educators in BC trained) and implementation (good alignment with implementation strategies and current practices), with a significant maintenance plan to support the intervention's future success. CONCLUSIONS: An evidence-based capacity-building intervention with an emphasis on training and provision of practical online resources can improve early years providers' knowledge, confidence and intention to implement recommended practices that promote healthy eating. Further research is needed to determine the impact on child-level outcomes and how parents can be supported in contributing to positive food environments.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».