Promouvoir la consommation de légumes et de fruits chez des collégiens : application du protocole d’intervention mapping
Bibliographic record
Abstract
Résumé: L’objectif de cet article est de présenter le processus suivi lors du développement, de la mise en œuvre et de l’évaluation d’un programme de promotion de la consommation de légumes et de fruits destiné à des collégiens. Un total de 385 collégiens québécois du Canada âgés de 18 ans en moyenne ont accepté volontairement de participer à cette étude. Le modèle de planification en six étapes de Bartholomew et collaborateurs (2006) a été utilisé. Basée sur la théorie du comportement planifié (Ajzen,1991), l’évaluation des besoins a été effectuée avec un questionnaire auto-administré développé à partir d’une revue de la littérature et de groupes de discussion focalisée auprès de collégiens. Cette première étape a permis d’identifier les déterminants psychosociaux sur lesquels intervenir spécifiquement. Les résultats consistent en un programme d’une durée de quatre heures et demie, qui a été offert à 167 collégiens (groupe expérimental). Adaptées à cette clientèle, et sur des bases théoriques, les activités incluaient l’utilisation d’outils d’auto-évaluation de la consommation quotidienne de légumes et de fruits, le calcul de portions avec une nutritionniste, un quiz sur le web, la rédaction d’un plan pour implanter ses intentions, les démonstrations culinaires de recettes d’un pair avec dégustations et tests de goût. Le programme s’est avéré efficace pour augmenter l’intention comportementale ainsi que le nombre de participants à consommer au moins cinq portions de légumes et de fruits chaque jour, à la fin du programme. Ce protocole permet de structurer une intervention sur mesure visant un changement comportemental chez une clientèle ciblée. Le développement d’un partenariat milieu/université accroît les chances de succès, tant pour l’implantation du programme que pour son efficacité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.066 | 0.067 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".