Longitudinal associations between mothers’ and fathers’ food skills and their children's cooking skills
Notice bibliographique
Résumé
Since parents serve as role models for their children, their level of food skills may influence their children's cooking skills. Learning how to cook at an early age may lead to better cooking skills and diet quality later in life. The aim of this study was to examine the longitudinal association between parents’ food skills and children's cooking skills using data from the Guelph Family Health Study, a trial of a home-based obesity prevention intervention. Data from 135 families, including 158 children (mean age of 8.9 years; 75.9% White) and their parents (121 mothers and 66 fathers), were included. Parents self-reported their food skills and children self-reported their cooking skills. Linear regression models with generalized estimating equations were used to examine the longitudinal association between parent food skills (as a total food skills score and separately as mechanical and conceptualizing skills) and child cooking skills, adjusted for child age and sex, parent age, household income, and intervention status. Mean overall food skills score (out of a maximum of 4) was 3.65 ± 0.38 for mothers and 3.42 ± 0.52 for fathers; mean cooking skills score for children was 3.36 ± 0.59. Neither mothers’ nor fathers’ food skills were significantly associated with child cooking skills. The findings indicate that despite parents having high overall food skills scores, these food skills do not appear to translate into higher cooking skills scores among their children. Parents may need to directly involve their children in cooking activities to impact their cooking skills. Novelty The findings from this study indicate that despite parents having high overall food skills, neither mothers’ nor fathers’ food skills were significantly associated with their children's cooking skills.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 ».