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Enregistrement W4412078479 · doi:10.5539/jas.v17n8p63

Food System Factors Influencing Dietary Diversity of University Students in Nakuru County, Kenya

2025· article· en· W4412078479 sur OpenAlexvenueno aff
Gloria Awor, Dickson Okello, Lydiah M. Waswa

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre of Excellence in Sustainable Agriculture and Agribusiness Management, Egerton UniversityJomo Kenyatta University of Agriculture and Technology
Mots-clésDiversity (politics)GeographyDietary diversityAgricultural economicsEnvironmental planningFood securitySociologyAgricultureEconomicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increased consumption of a variety of healthy food options plays a critical role in enhancing the nutritional outcomes of university students, as well as improving the agribusiness sector. However, university students face numerous challenges within the university food system, which hinder their ability to maintain healthy eating habits. The current study identified food system factors that influence the dietary diversity of university students. The cross-sectional research design was adopted, and the multistage sampling technique was utilized to select a total of 435 undergraduate students from five universities in Nakuru County. Data was collected through face-to-face interviews using a semi-structured questionnaire. The data was analyzed using descriptive statistics and the Ordered Probit Model with STATA software. The results revealed a mean dietary diversity score (DDS) of 4.31±1.59, with 7.82% of students having a high DDS, 59.77% showing a moderate DDS, and 32.41% demonstrating a low DDS. Factors such as gender, academic workload, food expenditure, food availability, food accessibility, food processing, food prices, nutrition knowledge, food insecurity, and meal planning significantly influenced the dietary diversity of undergraduate students. The findings underscore the need for effective interventions tailored to enhance the dietary diversity of university students. Emphasis should be placed on the availability and accessibility of a variety of healthy food options within universities at an affordable price. Conversely, policies to limit the consumption of foods high in salt, sugar, and fat should be implemented. Meal plans should be promoted, and nutrition awareness among university students should be enhanced through educational programs. Therefore, the study contributes to the growing body of knowledge by identifying specific food system factors that critically influence the dietary diversity of university students. Furthermore, the findings reinforce existing research that highlights the importance of food system factors in shaping the consumption patterns of university students.

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)0,001
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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