L’impact du statut socio-économique sur les habitudes alimentaires, les compétences culinaires, l’environnement alimentaire et l’indice de masse corporelle de jeunes francophones du Nouveau-Brunswick
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de l’étude est d’évaluer l’impact du statut socio-économique des parents sur les habitudes alimentaires, les compétences culinaires, l’indice de masse corporelle (IMC) et l’environnement alimentaire des jeunes francophones du Nouveau-Brunswick. La population cible est consistée de parents de jeunes de la 5e et de la 6e année du district scolaire francophone sud de la province du Nouveau-Brunswick. Les données ont été recueillies grâce à des entretiens téléphoniques semi-structurés menés auprès de 43 participant·e·s, et à un questionnaire informatisé distribué à 120 participant·e·s. L’analyse quantitative des données illustre des corrélations statistiquement significatives entre plusieurs variables à l’étude. Plus spécifiquement, les résultats suggèrent qu’un revenu familial plus élevé a une influence positive sur la consommation quotidienne de légumes et de fruits des enfants. L’analyse montre par ailleurs qu’un niveau d’éducation plus élevé chez les participant·e·s avait également une influence positive quant à la préparation par les enfants de leurs propres collations. Et à l’implication de ces derniers dans les activités culinaires en général, les barrières perçues par les parents étant alors moins limitantes.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".