A Qualitative Exploration of Parent and School Staff Perceptions of Freshly Prepared Meals and Food Waste Implications in California Elementary Schools
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Explore parent and school staff perceptions of freshly prepared school lunches. DESIGN: Cross-sectional qualitative study, occurring May through June, 2024. SETTING: Urban California elementary schools that recently introduced freshly prepared lunches. PARTICIPANTS: Parents (n = 23) participated in 5 virtual focus groups, convenience sampled; school staff (n = 19) participated in interviews, purposively sampled. PHENOMENON OF INTEREST: Perceptions of scratch cooking. ANALYSIS: Verbatim transcripts were coded and analyzed using the framework method. RESULTS: Participants believed the freshly prepared meals transition was successful, citing new menu items, helpful foodservice staff, and universal school meals as beneficial. Freshly prepared meals were positively perceived as creating healthier options and increasing the cultural diversity of the menu. Participants were concerned about food waste implications, and identified reasons including requirements to serve all entree components and large serving sizes, limited lunch time, students changing their minds on lunch order, foods not cooked properly or served at the right temperature, and menu criticism. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Parents and school staff broadly endorse more freshly prepared school lunch options. Our findings support investment in on-site kitchen infrastructure and training for foodservice staff in scratch-cooking techniques to support elementary schools in providing more desirable, fresh foods and reducing waste from school lunch.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| 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 | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».