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Enregistrement W4402983954 · doi:10.1515/med-2024-1054

Parental control attitudes over their pre-school children’s diet

2024· article· en· W4402983954 sur OpenAlexfundno aff
Dulce Ivone Pinto Alves, Moniky Araújo da Cruz, Nadirlene Pereira Gomes, Amâncio Carvalho

Notice bibliographique

RevueOpen Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade do MinhoInternational Council for Canadian Studies
Mots-clésMedicineDescriptive statisticsDemographyCross-sectional study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is during childhood that eating behaviors begin to form, with parents being the main agents in this process. Parents have eating habits that shape their children’s diet, both in terms of variety and quantity of food eaten. The aim is to analyze sociodemographic factors related to parental control over their children’s diet. Descriptive-correlational and cross-sectional study, with a sample of 46 parents of preschool children. An online questionnaire was used to collect data, with data processing carried out using SPSS, using descriptive and inferential statistics. The majority of respondents were mothers (89.1%), belonged to the 20–44 age group (89.1%), and were married (89.1%). The mean of the subscales of the children’s food questionnaire food restriction, pressure to eat, and monitoring was 3.266 ± 0.570, 3.109 ± 1.206, and 4.268 ± 0.848, respectively. The mean rank score for the food restriction subscale differed significantly between parents with different age groups (Mann–Whitney: p < 0.014), with the 45–64 age group having the highest mean rank, i.e., they restricted their children more in food. The age group is a factor related to food restriction, making it essential to take a closer look at the parents of that age group, during the health education process.

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)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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