An Active Learning Model for Promoting Healthy Cooking and Dietary Strategies Among South Asian Children: A Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: South Asian children living in Canada have a higher prevalence of cardiovascular disease risk factors compared to their non-South Asian counterparts, and poor dietary habits may contribute to this health disparity. Methods: This study uses a pre–post intervention design to examine the impact of a family-focused, “hands-on” cooking workshop on improving three cooking and dietary strategies: (1) using healthy cooking techniques, (2) practicing portion control, and (3) making healthy substitutions. We recruited 70 South Asian parent–child dyads (n = 140) across four elementary schools in Surrey, British Columbia. The 90 min workshop includes a didactic segment on healthy food preparation and dietary strategies, followed by an interactive cooking session where participants make a healthier version of a traditional Punjabi dish. Results: Among the three dietary strategies measured, both children and parents increased their frequency of using healthy cooking techniques (child p = 0.02; parent p < 0.001) and practicing portion control (child p < 0.001; parent p = 0.02). No changes were reported by either group for making healthy substitutions. Conclusions: Findings suggest that educational approaches that engage the family as a unit and encourage active participation are associated with improvements in cooking and dietary strategies in the South Asian community.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».