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Enregistrement W4403990576 · doi:10.1038/s41598-024-76579-4

Using salience and availability to promote sustainable and healthy food choices in hospital cafeterias

2024· article· en· W4403990576 sur OpenAlexaff
Karina Spoyalo, Nicole Viduka, Andrea J. MacNeill, Jiaying Zhao

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalience (neuroscience)Food choiceComputer scienceEnvironmental healthFood scienceBusinessMedicineBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable diets can achieve considerable reductions in greenhouse gas emissions and improvements in human health, but changing dietary behavior remains a challenge. We assessed the impacts of two behavioral insights strategies on bridging the intention-action gap related to sustainable and healthy food choices amongst hospital cafeteria patrons. In a pilot survey of hospital staff (N = 1,165), 56% identified limited awareness and availability of sustainable food as barriers to purchasing, although 46% were extremely willing to try sustainable dishes. We examined increasing salience (Study 1), varying availability (Study 2a), and decreasing availability (Study 2b) on sustainable and healthy dish purchases in three hospital cafeterias. Each study ran for seven weeks from March to April, 2023. In total, 10,616 dishes were purchased. In Study 1, increasing salience was associated with significant uptake of sustainable and healthy dishes, but the effect disappeared once the salience intervention was removed. In Study 2a, increasing availability of sustainable dishes corresponded to a significant increase in purchases of sustainable dishes, while decreasing availability in Study 2b followed a downward trend in purchases, suggesting that availability drove dietary choices. We recommend hospitals consider these choice architecture interventions to support the adoption of sustainable and healthy diets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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