Evaluation of Fruit and Vegetable Consumption Habits Among Bankers in the Ho Municipality, Volta Region, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Research findings show that insufficient fruit and vegetable intake increases the risk of cardiovascular diseases, stroke, diabetes, and obesity. However, many individuals across various age groups and professions fail to meet the recommended daily intake of 4–5 servings. One such underrepresented group is bankers. This study assessed fruit and vegetable consumption practices among 157 bankers from 12 banks in Ho Municipality. Findings revealed that 48.4% of participants were overweight, with males recording the highest frequency, while 40.8% were obese and only 10.8% had a normal BMI. Most respondents consumed 1-2 servings daily, falling short of the recommended intake. Pawpaw was the most consumed fruit, followed by bananas and oranges, while soursop and apples were least consumed. Many participants were unaware of the link between fruit and vegetable intake and health outcomes like diabetes, weight gain, and cardiovascular diseases. Financial constraints and high costs were notable barriers to consumption. Though no significant association was found between fruit intake and waist-to-hip ratio (p=0.212), the findings emphasise the increased cardiovascular risk, especially among male bankers. The study also acknowledges the need for targeted awareness campaigns to promote adequate fruit and vegetable intake among bankers to improve their health outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».