Evaluating the Public Relationships of Registered Dietitians with Government, Food Industry, and Universities Regarding Knowledge Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The nutritional quality of the food supply is influenced by actions from the government, the food industry, and universities. Considering the potential of registered dietitians (RDs) to transfer nutrition knowledge, this study aimed to assess the positivity of the relationships between RDs and these actors to improve knowledge transfer initiatives for the benefit of food nutritional quality. Methods: Using a descriptive and correlation research design, 68 RDs, members of the Ordre des diététistes-nutritionnistes du Québec (dietitians in the Province of Québec, Canada), evaluated their relationships with the government, the food industry, and universities in a web-based survey. Results: Overall, RDs rated their relationships with universities more positively than with government or industry, which were similarly rated (p < 0.001). More specifically, RDs working in clinical nutrition rated all dimensions of their relationships with the actors in general less favourably than RDs in other sectors (p < 0.05). Conclusions: To support the successful transfer of knowledge regarding the nutritional quality of foods, these findings suggest that RDs should be encouraged to attempt to develop more positive relationships with government and industry, while maintaining their positive relationships with universities. Future research could further examine the clinical RD subgroup as well as the reasons for these results by conducting in-depth interviews or group discussions.
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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 | 0,033 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».