Efficacy of the Foodbot Factory digital curriculum-based nutrition education intervention in improving children’s nutrition knowledge, attitudes and behaviours in elementary school classrooms: protocol for a cluster randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Schools are an important setting for supporting children's development of food literacy, but minimal research has assessed which strategies are most suitable for school nutrition education. The Foodbot Factory intervention, consisting of serious game (ie, a digital game designed for education) and curriculum-based lesson plans, was developed to support teachers and children ages 8-12 with nutrition education. Pilot data have demonstrated that Foodbot Factory can significantly improve children's nutrition knowledge, but it has not yet been evaluated in classrooms. METHODS AND ANALYSIS: A single-blinded cluster randomised controlled trial was designed in 2022 by a research team based at Ontario Tech University to determine the efficacy of the Foodbot Factory intervention in improving children's nutrition knowledge, attitudes and behaviours. 32 grade 4 and 4/5 classrooms in Ontario will be randomised to receive (1) the Foodbot Factory intervention or (2) a control nutrition education intervention using conventional materials (eg, activity sheets). The study's primary outcome is to determine the overall nutrition knowledge acquired from the intervention. Secondary outcomes include nutrition knowledge subscores (ie, knowledge of specific food groups), nutrition attitudes, dietary intake, general nutrition behaviours (eg, eating breakfast) and intervention acceptability. An Ontario-certified teacher will deliver the intervention to both groups for 35-40 min/day for five consecutive days. Outcomes will be assessed at baseline, immediately postintervention, and 4 weeks and 3 months postintervention using the Nutrition Attitudes and Knowledge questionnaire, the Block Kids Food Screener, a modified Family Nutrition and Physical Activity screener and an acceptability questionnaire. Generalised linear mixed models will assess changes in outcomes between groups. ETHICS AND DISSEMINATION: The study protocol is approved by research ethics boards at Ontario Tech University and participating school boards. Results of the trial will be published in peer-reviewed journals and lay summaries will be available to stakeholders. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT05979259.
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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 | 0,034 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,010 |
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 ».