Successes and Challenges of an online based nutrition awareness program in 9–11-year-old children In Four Arab Countries: The Ajyal Salima digital platform Qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction. Digital technologies are increasingly influencing children’s lives, with many seeking digital platforms for nutritional education. This study aims to assess the usability and acceptability of Ajyal Salima, a nutrition awareness digital platform targeting children aged 9-11, in four Arab countries. Methods. A qualitative study was led across four countries: Lebanon, Bahrain, Palestine, and Jordan. Semi-structured focus groups were conducted with children and parents, and one-to-one interviews were held with teachers. Data was analyzed using thematic content analysis. Results. Four major themes emerged: platform’s usability, content enjoyment, changes in children’s habits and recommendations to improve the platform. Overall, parents and teachers found the digital experience positive and useful and the content appropriate for children, particularly younger age groups. Challenges included registration difficulties, technical problems, internet accessibility, low parental involvement, and difficulties integrating the platform into teachers’ schedules. The platform’s animations were less effective in sustaining children’s attention amid evolving digital standards. Conclusion. To enhance the platform’s effectiveness, recommendations include simplifying the registration process, enhancing content interactivity, aligning the platform with school curricula, and equipping teachers with supportive resources. Fostering stronger school-family partnerships and engaging parents through community initiatives may be considered to maximize the platform’s potential to promote healthier eating habits and improve nutritional awareness among children and their families, across the region.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».