Perceptions of Canada's food guide to health eating among urban Ontario adults
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is an investigation of perceptions of ' Canada's Food Guide to Healthy Eating' among urban Ontario adults. Framed within the risk literature, the objectives of this research were to develop a conceptual analysis of the meaning of population-based dietary advice and to understand responses to this form of risk communication. Working within a constructivist paradigm, the constant comparative method was used to analyze 40 open-ended, in-depth interviews. Participants were purposively recruited to vary in gender (20 men, 20 women), age (24--71), and education (some secondary to completion of graduate degree). The interviews revealed a widespread perception of risk, yet not all participants believed that following the 'Food Guide' would reduce the risk of chronic disease. Four main themes that emerged from the data (relevance, trust, skepticism, and resentment) distinguished the participants into a continuum of responses to the 'Food Guide' (accept, negotiate, ignore, reject, resist). Across this continuum, from those who accepted the 'Food Guide' to those who resisted it, the personal relevance and level of trust in this advice diminished considerably. In contrast, levels of skepticism and resentment increased across the response categories. Participants who accepted the 'Food Guide' welcomed it as relevant and trustworthy advice. Those who displayed a negotiated response also trusted it, but most searched elsewhere for more relevant information. Others in this category could not comply because of financial constraints. Although participants who ignored the 'Food Guide' believed it was trustworthy, it had little relevance in their lives. Participants who rejected the 'Food Guide' considered it personally irrelevant (but it was suitable for 'others'). Perceiving that marketing boards and the food industry had influenced the content, they were skeptical of the recommendations. Participants who resisted the 'Food Guide's' advice believed that following it would bring harm, not health. Including the public in discussions about the legitimacy of stakeholders involved in the 'Food Guide's' development can create more effective policy; however, the wealth of information currently available overwhelms the 'Food Guide' as a source of dietary advice.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».