Being well-fed in universal school lunches in Canada: avoiding a one-size-fits-all approach
Notice bibliographique
Résumé
As Canada is implementing a new national school food program with a long-term vision of every child having access to nutritious food in school, understanding student eating perspectives and food choices in universal programs is paramount. The purpose of this study was to understand how students in two low-income and culturally diverse elementary schools in Saskatoon, Canada, perceived and participated in a 2-year, universal school lunch pilot. This study was part of a larger case study of the Good Food for Learning program. Eleven focus groups with 65 students in grades 5-8 and participatory observation in the schools were conducted. Data analysis followed a reflexive thematic analysis approach Braun V, Clarke V. Reflecting on reflexive thematic analysis. Qual Res Sport, Exer Health 2019;11:589-97. doi:10.1080/2159676 × .2019.1628806, Braun V, Clarke V. Can I use TA? Should I use TA? Should I not use TA? Comparing reflexive thematic analysis and other pattern-based qualitative analytic approaches. Counselling Psychother Res 2020;21:37-47. doi:10.1002/capr.12360) using NVivo 12 Plus. Student perspectives centered around being well-fed at lunch. Students saw participation in the pilot as a matter of personal choice: student decision to participate was encouraged by the pilot's flexible and free design; availability of well-liked food; and the perceived healthiness of the food. Offering culturally diverse and inclusive food was important to students. Mitigating future barriers to student participation in universal lunch programs will require attention to student choice, agency, and diversity, and offering diverse portion sizes, adequate meal lengths, and student-centered infrastructure. School lunch programs that are universal, health promoting, tasty, and free, and offer flexibility and choice to students, may be a socially desirable way to improve student nutrition and wellbeing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».