Consommation de produits ultra-transformés et expérience alimentaire des étudiants internationaux lors de leur parcours à l'Université de Montréal : une enquête socioalimentaire
Bibliographic record
Abstract
Malgré le grand nombre d’étudiants internationaux inscrits à l’Université de Montréal (UdeM), aucune recherche ne s’est intéressée à l’expérience alimentaire de cette population et plus particulièrement à leur consommation d’aliments ultra-transformés (AUT) qui sont associés à une faible qualité nutritionnelle et à l’augmentation des risques de maladies chroniques. Le but de ce projet pilote consiste à documenter l'expérience des étudiants internationaux envers la consommation de produits ultra-transformés lors de leur parcours à l'Université de Montréal. Des étudiants internationaux (n=20) de l’UdeM ont été recrutés par le biais de personnes-ressources facultaires des différents départements. Ces étudiants ont été suivis lors de 4 entrevues individuelles de janvier à avril 2024. À chaque rencontre, les étudiants ont rempli un questionnaire de fréquence alimentaire sur leur consommation d’AUT. Les recommandations du Guide alimentaire canadien leur ont été présentées lors de la première rencontre, puis, lors des rencontres subséquentes, d’autres ressources adaptées selon leurs besoins leur ont été offertes. Des questions leur ont été posées sur l’utilisation de ces ressources, ainsi que sur leur environnement alimentaire avant de migrer et depuis leur arrivée au Canada afin de mieux comprendre les obstacles et opportunités rencontrés pour limiter leur consommation d’AUT. Avant et après leur immigration au Canada, les étudiants avaient l’habitude de consommer certains AUT. Toutefois, au cours des 4 mois de l’étude, leur score moyen de consommation d’AUT a diminué de 23 à 15. Les AUT les plus consommés étaient les tartinades industrielles, les chocolats ou les bonbons, ainsi que les pâtisseries industrielles. Plusieurs facteurs individuels et environnementaux limitant ou facilitant la consommation de ces produits ont été mentionnés, notamment le prix des aliments et AUT, la disponibilité et l’accès aux aliments et le temps. Pour certains étudiants, les ressources offertes ont été utiles pour surmonter les défis rencontrés. Les résultats de cette étude ont permis de conclure que les étudiants internationaux de l’UdeM rencontrent des défis alimentaires pour limiter leur consommation d’AUT. Ceux-ci devraient être soutenus par l’Université en leur fournissant une éducation nutritionnelle, mais également des ressources pour les aider à surmonter les facteurs environnementaux nuisant à la cuisine et la consommation d’aliments sains.
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 | 0.013 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".