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Enregistrement W7057839053

Les stratégies alimentaires santé développées et adoptées visant à favoriser de saines habitudes alimentaires : une analyse intergénérationnelle dans une perspective de santé publique

2021· other· fr· W7057839053 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood consumptionPsychological interventionFood marketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le contexte alimentaire actuel expose les individus à une offre alimentaire qui favorise un environnement de consommation obésogène lequel est défini par la somme des influences d’un milieu et des conditions de vie qui contribue à l’obésité. Cet environnement est couplé d’un environnement informationnel axé sur l’alimentation, la nutrition et la santé globale. Devant la diversité des informations divulguées, les individus développent différentes représentations mentales de la saine alimentation complexifiant leurs choix alimentaires. Faisant partie des principaux acteurs qui aident à améliorer la santé de la population, la santé publique répond à ces divergences de représentations. Elle fournit des informations sur la saine alimentation et la santé globale grâce à des interventions qui visent à éduquer, normaliser et responsabiliser la population. De manière générale, l’ensemble des informations divulguées au travers différents médias et interventions de la santé publique a favorisé le développement d’une attitude positive envers la saine alimentation. Or, malgré l’opinion publique favorable envers les saines habitudes, les taux d’embonpoint et d’obésité demeurent élevés tant au Québec qu’au Canada. Les problématiques de surpoids sont associées aux pratiques alimentaires individuelles qui découlent du contexte alimentaire actuel. Des études soulignent la nécessité d’accroître l’efficacité des interventions de la santé publique pour réduire ces problématiques par 1) l’identification de démarches entreprises par l’individu déjà acteur de sa propre santé globale pour atteindre ou maintenir un comportement alimentaire sain, et 2) la segmentation approfondie de groupes cibles au sein de la population. Suivant les conclusions de ces recherches, nous proposons d’étudier les stratégies alimentaires santé développées et adoptées visant à favoriser l’adhésion ou le maintien de comportements sains, en cohérence avec les interventions de la santé publique. Les stratégies viennent en réponse au besoin de simplification des décisions alimentaires. Nous proposons également d’étudier les stratégies en fonction de la génération des milléniaux, un groupe cible qui s’avère iv particulièrement à risque de développer des problématiques de surpoids, selon les dernières données fournies par Statistique Canada. Les milléniaux sont par ailleurs influents, en raison de leur poids démographique, expertise numérique, pouvoir de consommation en émergence, et attitudes et valeurs qui diffèrent des générations plus âgées. La compréhension des stratégies alimentaires santé développées et adoptées par la génération des milléniaux serait utile à la fois dans la formulation et la mise en œuvre des interventions en santé publique, et dans l’élaboration des stratégies de communication des entreprises qui se spécialisent dans l’offre de produits alimentaires à valeur santé améliorée. Enfin, notre étude s’inscrit dans un objectif de développement des connaissances sur les comportements alimentaires sains.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2021
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