Recommandations d’experts pour une intervention sur l'alimentation intuitive pour les adolescents québécois
Notice bibliographique
Résumé
Les aliments font partie intégrante de nos vies, par leur rôle primordial dans notre survie. L’impact de nos choix alimentaires sur la santé a entraîné plusieurs recommandations nutritionnelles. L’alimentation intuitive (AI) est une approche novatrice qui vise à favoriser une relation saine avec l’alimentation. Ses 10 principes considèrent les signaux de faim et satiété, abordent l’impact des émotions et des pensées sur l’alimentation, et explorent le rôle de l’image corporelle et l’activité physique dans la santé. L’étude actuelle, par la méthode Delphi, a fait ressortir les recommandations d’experts lorsqu’une approche d’AI est utilisée auprès d’adolescents, au Québec. Cette méthodologie permet de consulter des experts dans la matière et de les faire réagir aux commentaires des autres experts afin de dégager un consensus sur les questions énoncées. Les résultats ont fait ressortir l’importance de chaque principe et la pertinence d’adapter l’approche pour l’âge. Une durée optimale est constatée entre 45 à 60 minutes, alors que des séances répétées sont essentielles (fréquence hebdomadaire à mensuelle). L’expérimentation des principes par les participants et la formation des intervenants sont particulièrement importantes et une attention particulière est requise au langage utilisé. Les experts ont aussi confirmé la pertinence de plusieurs contextes d’interventions, tant scolaires que cliniques, ainsi que les multiples possibilités d’activités interventions, allant des discussions interactives aux dégustations et ateliers de cuisine. Plusieurs effets sont attendus tels que l’augmentation de la confiance et la reconnaissance de leurs signaux de faim et satiété, une hausse de la permissivité dans leurs choix alimentaires et une évolution vers une alimentation en réponse aux demandes physiologiques plutôt d’émotionnelles. L’ensemble de ces résultats viennent rejoindre les études effectuées sur l’AI chez les adultes, celles faites sur une population avec un trouble du comportement alimentaire, ainsi que les quelques études en milieu scolaire. Cette étude vient ajouter des précisions sur l’utilisation de l’AI, mais pour la clientèle adolescente québécoise. Plusieurs pistes de recherches demeurent à explorer. L’utilisation d’études expérimentales permettrait de valider les recommandations d’experts, alors que des études sur le vocabulaire à privilégier et l’impact sur l’adolescent seraient grandement utiles pour les intervenants.
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 | 0,062 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».