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Enregistrement W4406382608 · doi:10.1038/s41598-025-85307-5

Feasibility and potential effect of a pilot blended digital behavior change intervention promoting sustainable diets over a year

2025· article· en· W4406382608 sur OpenAlexaff
Ujué Fresán, Miguel López‐Moreno, Sergi Fàbregues, Paquito Bernard, Anna Boronat, Vera Araújo‐Soares, Laura M König, Joren Buekers, Guillaume Chevance

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecDouglas Mental Health University InstituteUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónGeneralitat de CatalunyaEuropean CommissionMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésAttendancePsychological interventionIntervention (counseling)Environmental healthPopulationMedicineSocioeconomic statusBehavior changeNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Well-designed effective interventions promoting sustainable diets are urgently needed to benefit both human and planetary health. This study evaluated the feasibility, acceptability, and potential impact of a pilot blended digital intervention aimed at promoting sustainable diets. We conducted a series of ABA n-of-1 trials with baseline, intervention, and follow-up phases over the course of a year, involving twelve participants. The intervention included text messages, and individualized online feedback sessions. Quantitative data on diet composition was collected daily for 15 weeks distributed over the year. Qualitative data was collected through interviews at the end of each phase. Results showed high feasibility and acceptability: 100% retention rate, 75% attendance at all feedback sessions, and an average response rate of 86% to the dietary questionnaires. The intervention had a positive and significant effect on the overall diet composition. Specifically, 92% of the participants significantly increased their daily fruit and vegetable consumption, and 58% significantly reduced their intake of red and processed meat as well as ultra-processed foods. Participants also reported reducing food waste, choosing minimally packaged and in-season foods, and prioritizing fair-sourced food. The study demonstrates the potential of digital interventions to effectively promote sustainable dietary behaviors and offers insights for future large-scale implementations. Upcoming iterations should involve a more diverse population, particularly less motivated individuals and with more diverse socioeconomic status.International Registered Report Identifier (IRRID): PRR1-10.2196/41443.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,252
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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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