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Enregistrement W7066800209

Knowledge and practices of malaysian healthy plate (quarter quarter half program) among adult community in cybercity, Kepayan, Sabah

2024· other· en· W7066800209 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversiti Sains Malaysia Institutional Repository (Universiti Sains Malaysia) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Public healthKnowledge levelCommunity healthGuidelineSample (material)Cross-sectional studyEducational attainment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Malaysian Healthy Plate, known as the Quarter Quarter Half Program, is a dietary guideline aimed at promoting balanced nutrition among Malaysians. This study investigates the knowledge and practice of this program among the adult community in Cybercity Kepayan, Sabah. Using a cross-sectional design, data were collected through surveys with a representative sample of adults. In this study, majority of the participants are female, working with the government. Most of the participants are a variety of races as in Sabah (n=157, 53,7%), a single individual (n=178, 62.8%), a degree holder in education (n=147, 51.9%) and have monthly income of RM2000-RM3999 (n=84, 29.7%). Most of the participants (n=131, 46.7%) have high level of knowledge about MHP QQHP. Most of the participants (n=209, 73.9%) have a moderate level of practices about MHP QQHP. There was no significant association between socio- demographic data and level of practice of Malaysian Healthy Plate as well as level of QOL (p > 0.05). The findings reveal that while there is a general awareness of the Quarter Quarter Half Program, practical adherence is limited due to various factors such as lack of detailed understanding and accessibility to healthy food options The study underscores the need for enhanced educational efforts and community-based initiatives to bridge the gap between knowledge and practice. These findings have significant implications for public health strategies aiming to improve dietary habits and overall health in the region.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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