Community-Engaged Development of a Nutrition Curriculum: The Go Healthy Indigenous-Supported Agriculture Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand how Osage Nation community members define healthy eating and develop a corresponding nutrition curriculum through community engagement. DESIGN: This project comprised a concurrent embedded mixed methods group concept mapping (GCM) study followed by focus group discussions (FGD) to provide feedback on a nutrition curriculum. SETTING: Osage Nation, Oklahoma. PARTICIPANTS: In the GCM study, 54 participants were recruited from a study of an Indigenous-supported agriculture program. GCM study participants and the Go Healthy Advisory Group participated in 2 FGDs. PHENOMENON OF INTEREST: For the first study, concepts related to healthy eating were explored. In the second study, participants provided feedback on curriculum clarity, perceived efficacy, and relevance. ANALYSIS: In the first study, a multidimensional scaling algorithm was used to plot statements, and concept clusters were interpreted in a facilitated meeting with participants. A basic content analysis approach was used in the second study. RESULTS: Five concept clusters related to healthy eating were identified. These clusters were used to generate an 8-module curriculum deemed clear, potentially efficacious, and relevant among FGD participants. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Community members contributed to a framework of healthy eating for the Osage community, which was used to develop a nutrition curriculum that will be integrated into an Indigenous-supported agriculture program. Future research should explore long-term sustainability and the broader cultural impacts of nutrition programs on Indigenous health and food sovereignty.
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».