Le programme d’alimentation scolaire La Cantine dans les écoles permet aussi aux enfants de découvrir de nouveaux aliments
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’identifier les croyances parentales sur les composantes d’un programme d’alimentation scolaire au Québec qui influencent leur fréquence d’utilisation. Cette recherche est quantitative et corrélationnelle. Les données proviennent des résultats de deux sondages (2020 et 2022) d’appréciation des composantes du programme La Cantine dans les écoles auprès des parents utilisateurs. Les résultats exposent une corrélation modérée-supérieure (0,404 avec un p < 0,01) entre la fréquence d’utilisation du programme et la découverte de nouveaux aliments. La découverte d’aliments que permettent les programmes de repas scolaires et l’influence de cette croyance parentale sur la commande de repas par les parents apparaissent comme un résultat novateur. Ainsi, l’envoi périodique du menu détaillé aux parents est une stratégie à poursuivre afin que ceux-ci puissent juger des aliments que leur enfant va découvrir, de l’équilibre des repas, de la variété du menu et des plats qui correspondent, selon eux, à ses préférences alimentaires. Des messages promotionnels aux parents quant à la variété des plats offerts et l’offre de repas équilibrés qui favorisent la découverte d’aliments sont des stratégies marketing à considérer pour augmenter la fréquence d’utilisation du programme.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".