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Enregistrement W4409182546 · doi:10.1016/j.jneb.2025.03.005

Father-Focused Program Improves Healthy Dietary Behaviors in Mexican-Heritage Fathers Long-Term

2025· article· en· W4409182546 sur OpenAlexvenueno aff
A Vahk, Pablo Monsivais, Cassandra Johnson, Trey L. DeJong, Joseph R. Sharkey

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition Education and Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureBaylor UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésGrandparentEnvironmental healthTerm (time)GerontologyLinear growthMedicineBehavior changeDemographyPsychologyDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess long-term changes in fathers' dietary intake and behaviors following a nutrition and physical activity program. METHODS: Mexican-heritage fathers participated in a 6-week father-focused, family-centered program implemented in a border community. Promotoras used surveys to assess dietary intake of fruits and vegetables and healthy dietary behaviors at baseline (n = 42), program completion (n = 42), short-term (3-4 months postprogram, n = 24), and long-term (2.0-2.5 years postprogram, n = 36). Linear growth models tested changes in program outcomes. RESULTS: Fathers' dietary intake of fruits and vegetables and healthy dietary behavior scores significantly increased across time (P < 0.05). Education level had a moderating effect on growth in vegetable intake over time (β = -0.12; P = 0.002). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: A father-focused, family-centered approach may be one way to achieve lasting healthy dietary behavior changes in Latino fathers. Future researchers may consider alternative family structures (e.g., grandparent, single-parent) in program participation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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