Résultats préliminaires: consommation de légumes et fruits chez des enfants en situation minoritaire vivant à Ottawa
Bibliographic record
Abstract
L'alimentation saine durant l'enfance est cruciale afin de développer de bonnes habitudes alimentaires tout au long de la vie.La consommation de légumes et fruits est un marqueur souvent utilisé pour évaluer la qualité des habitudes alimentaires.Cette étude cible les enfants entre 6 à 12 ans d'origine africaine et caribéenne (francophones et anglophones), ainsi que les enfants du même âge francophones nonimmigrants d'Ottawa.À ce jour, 20 enfants ont été recrutés.Le nombre de portions de légumes et fruits consommés a été évalué lors d'un rappel de 24 heures.Les dessins que les enfants ont faits en lien avec leur alimentation ont été interprétés.Les résultats préliminaires démontrent que la plupart des enfants ne rencontrent pas la recommandation du Guide alimentaire canadien pour les légumes et fruits avec une consommation moyenne de 3,5 portions pour les enfants africains et caribéens (anglophones et francophones) et 3,9 portions pour les Canadiens francophones.De plus, des aliments riches en énergie et faibles en nutriments se retrouvent dans les dessins de tous les enfants.En se basant sur ces résultats préliminaires, il se pourrait que le niveau de ressources et de connaissances sur les aliments disponibles au Canada puissent influencer les habitudes alimentaires des enfants d'origine africaine et caribéenne.Ainsi, un programme offrant des ressources et de l'éducation en nutrition pour les enfants et leurs parents pourrait être utile pour promouvoir une saine alimentation et bâtir des générations futures plus en santé.Projet financé par le CNFS -volet Université d'Ottawa.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| 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".