Towards a comprehensive school food environment audit tool in Canada: a systematic review of school food environment measurements and nutrition determinants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: School food programs (SFPs) support children's health, learning, and well-being, yet Canada remains one of the few high-income countries without a nationally coordinated SFP. Instead, a patchwork of independent programs has created disparities in access, funding, and quality. In 2024, the federal government released Canada's first National School Food Policy built on principles of accessibility, health promotion, inclusivity, flexibility, sustainability, and accountability, and committed $1 billion over five years. However, no clear frameworks exist for implementation or evaluation. This review examines existing measurement tools to identify captured dimensions of school food environments and student nutrition determinants, and assess alignment with Canada's National School Food Policy to inform the development of a comprehensive monitoring and evaluation tool for Canada's forthcoming national SFP. METHODS: A systematic search of peer reviewed literature published prior to 2024 was conducted to identify measurement tools used to assess school food environments. Tools were categorized using three complementary frameworks: INFORMAS (food environment), the CDC School Nutrition Environment Framework (school policies/practices), and the Graziose Framework (student behaviors). A sub-analysis of Canadian tools assessed alignment with the National School Food Policy. RESULTS: Of 695 articles screened, 101 met the inclusion criteria. Most tools used quantitative methods (61%), while others used qualitative (15%) or mixed (34%) methods. No single tool captured all relevant dimensions of school food environments or factors influencing students' nutrition behaviors. The physical dimension was most commonly captured (92%) and the economic dimension the least (26%). School meals (75%) and Smart snacks (60%) were commonly measured, while staff role modelling was rarely included (10%). Most studies measured school policy (83%) and meal-specific factors (72%). Of the 7 Canadian tools, none captured all six principles of Canada's National School Food Policy. Most tools were rated as 'medium' (48%) or 'low' quality (35%). CONCLUSIONS: Existing tools show methodological gaps and are limited coverage, highlighting the need for more comprehensive and high-quality audit tools. For Canada, such a tool must also capture all six principles of the National School Food Policy to support implementation, evaluation, and accountability of the forthcoming national SFP. TRIAL REGISTRATION: CRD42023492602.
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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 | 0,061 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».