Evaluation of the composition of public-school menu in the municipality of São Paulo using the quality index of the Food and Nutrition Security Coordination and the method of qualitative analysis of menu preparations
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Na infância, a escola tem importante impacto na formação de hábitos alimentares. A alimentação qualitativa e quantitativamente adequada é essencial para garantir o crescimento e o desenvolvimento e, nesse cenário, o Programa Nacional de Alimentação Escolar tem por objetivo realizar ações de educação alimentar e nutricional e oferecer refeições que garantam as necessidades nutricionais durante o período letivo. Objetivo: Avaliar quanti-qualitativamente a composição dos cardápios do Programa de Alimentação Escolar da rede municipal de São Paulo. Métodos: A coleta de dados foi realizada nos meses de agosto a outubro de 2019, por meio dos cardápios disponibilizados na plataforma eletrônica “Prato Aberto”, publicada sob responsabilidade da Secretaria Municipal de Educação de São Paulo nos meses de agosto a outubro de 2019, para as Escolas Municipais de Ensino Fundamental. Os cardápios foram avaliados por sorteio das escolas de acordo com sua localização. Resultados: A média de pontuação total demonstra que todos os cardápios avaliados foram classificados como adequados; entretanto, ao analisar detalhadamente os resultados mensais para cada escola, foi possível notar o impacto das diferentes formas de gestão, compras de alimentos e planejamento dos cardápios. Conclusão: Os cardápios foram avaliados positivamente frente às duas ferramentas e estavam adequados quanto às recomendações do PNAE, embora houvesse pontos a serem melhorados, sobretudo quanto à alta previsão de oferta de alimentos restritos.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".