Feasibility and potential effect of a pilot blended digital behavior change intervention promoting sustainable diets over a year
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».