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Enregistrement W6961363608 · doi:10.14288/1.0407137

The Good Food for Learning Universal Curriculum-Integrated Healthy School Lunch Intervention : Protocol for a Two-Year Matched Control Pre-Post and Case Study

2022· article· en· W6961363608 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotanical Studies and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)PopulationSocioeconomic statusHealthy eatingProtocol (science)Control (management)Quality (philosophy)Healthy food

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Good nutrition affects children’s health, well-being, and learning, and schools offer an important setting to promote healthy behaviors that can last a lifetime. Once children reach school age, they spend more of their waking hours in school than in any other environment. Children’s eating habits may be easier to influence than those of adults. In Canada, households with children are more likely to experience food insecurity, and school food programs that are universally available to all children can support the development of healthy eating patterns across groups of varying socioeconomic status. There is a significant gap in the rigorous community-engaged academic research on the impact of school meal programs, especially universal ones. Objective: The aim of this population health intervention research is to study the impact of a 2-year universal, curriculum-integrated healthy school lunch program in elementary schools in Saskatoon, Saskatchewan, Canada, on food consumption, dietary quality and food and nutrition-related knowledge, attitudes, and practices. Methods: This population health intervention study will be conducted in 2 intervention elementary schools matched with 2 control schools. We will collect preintervention data, including objective measurements of food eaten at school and food-related knowledge, attitudes, and behaviors. This will be followed by the intervention itself, along with qualitative case studies of the intervention process in the 2 intervention schools. Then, we will collect postintervention data similar to the preintervention data. Finally, we will finish the data analysis and complete the ongoing sharing of learning from the project. Results: This study was funded in April 2020 but because of the COVID-19 pandemic, data collection did not begin until May 2021. The intervention will begin in September 2021 and end in June 2023, with end point data collection occurring in May and June 2023. The case study research will begin in September 2021 and will be ongoing for the duration of the intervention. Conclusions: The opportunity we have to systematically and comprehensively study a curriculum-integrated school lunch program, as well as the promising practices for school food programs across Canada, is without precedent.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,012

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2022
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