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Enregistrement W4411991859 · doi:10.1111/josh.70043

Availability and Implementation Characteristics of Nutrition Health Promotion Interventions in Quebec Elementary Schools

2025· article· en· W4411991859 sur OpenAlexafffundabout
Erin K. O’Loughlin, Mounia Naja, Robert J. Wellman, Katerina Maximova, Jennifer O’Loughlin

Notice bibliographique

RevueJournal of School Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSchool Health and Nursing Education
Établissements canadiensUniversité de MontréalSt. Michael's HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistère de la SantéMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésHealth promotionPsychological interventionSchool healthPromotion (chess)Environmental healthHealth educationPsychologyMedicineMedical educationNursingPublic healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Availability and quality of nutrition-related health-promoting interventions (N-HPIs) vary across primary schools. We examined whether school contextual factors (e.g., socioeconomic deprivation) were associated with N-HPI availability in Quebec, Canada, and whether available N-HPIs incorporated evidence-based implementation characteristics. METHODS: In a cross-sectional study (2016-2019), informants from 171 primary schools reported on N-HPI availability. Availability was analyzed in relation to 10 school-level contextual indicators. A subset of 52 N-HPIs was examined in-depth for alignment with 15 evidence-based implementation characteristics identified in a literature review. RESULTS: N-HPIs were reported in 120 schools (70%, including 77% serving disadvantaged populations). Among the 52 N-HPIs examined in-depth, over 75% demonstrated four core characteristics: Staff involvement, integration of multiple core competencies, innovative teaching strategies, and alignment with school context. Fewer HPIs included formal evaluation (46%), were delivered over multiple sessions (35%), or engaged students in design or implementation (15%). IMPLICATIONS: To strengthen N-HPIs, policymakers should support flexible, theory-informed interventions that incorporate evaluation from the outset. Greater involvement of students, staff, and families in planning may help address persistent barriers. CONCLUSION: While N-HPIs are widespread and often incorporate evidence-based implementation characteristics, there is room to enhance student participation, extend program duration, and strengthen evaluation.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,425 · 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'admission3
Résumé présentoui

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