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Enregistrement W4407361449 · doi:10.1186/s40795-025-01029-x

Benchmarking the healthiness, equity and environmental sustainability of university food environments in Australia, 2021/22

2025· article· en· W4407361449 sur OpenAlexaff
Gary Sacks, Jasmine Chan, Davina Mann, Sarah Dickie, Alexa Gaucher-Holm, Shaan Naughton, Oriana Ruffini, Ella Robinson

Notice bibliographique

RevueBMC Nutrition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesDeakin University
Mots-clésSustainabilityAuditBenchmarkingDeskBusinessCorporate governanceMarketingPolitical scienceAccountingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Food environments on university campuses have an important influence on the diets of staff and students. This study aimed to assess the healthiness, equitability and environmental sustainability of Australian university food environments, and identify priority recommendations for policy and practice. METHODS: We applied the previously developed 'Uni-Food' tool in nine universities (17 campuses, 165 food retail outlets) in Australia between 2021 and 2022. Data on three components: (1) 'university systems and governance'; (2) 'campus facilities and environment'; and (3) 'food retail outlets' were collected from desk-based policy audits and in-person campus audits. Universities were given an overall score from 0-100, based on their performance across all components. RESULTS: University scores ranged from 27/100 to 66/100 (median = 46). Universities scored highest in the 'campus facilities and environment' component, reflecting that the broad campus environment (including areas such as catering, advertising on campus, and food-related environmental sustainability initiatives) has been an area of focus. Universities scored lowest in the 'university systems and governance' component, reflecting a relative lack of policy action, funding and governance in this area, with few initiatives to promote the availability and affordability of healthy and environmentally sustainable foods. CONCLUSION: Stronger action is needed to improve Australian university food environments, including in food retail outlets, vending, catering and at campus events. Universities can demonstrate leadership by implementing university-wide policies that limit the availability of unhealthy foods and beverages (e.g. sugary drinks) on campus, and setting targets for the proportion of healthy and environmentally sustainable foods procured and sold on campus. Other stakeholders, including governments, can play a role in incentivising universities to adopt recommended actions.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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