MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2085255018 · doi:10.1177/1073191108322000

A Scenario-Based Dieting Self-Efficacy Scale

2008· article· en· W2085255018 sur OpenAlexaff
Christine Stich, Bärbel Knaüper, Ami Tint

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDietingPsychologyCaloric theoryClinical psychologyScale (ratio)Convergent validityExploratory factor analysisConfirmatory factor analysisDisinhibitionPredictive validityDevelopmental psychologyPsychometricsWeight lossStructural equation modelingObesityPsychiatryInternal consistencyMedicineStatisticsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article discusses a scenario-based dieting self-efficacy scale, the DIET-SE, developed from dieter's inventory of eating temptations (DIET). The DIET-SE consists of items that describe scenarios of eating temptations for a range of dieting situations, including high-caloric food temptations. Four studies assessed the psychometric properties of the 11-item DIET-SE. Exploratory factor analysis (N = 392) and confirmatory factors analysis (N = 124) revealed three internally consistent and reliable factors representing challenges to adhere to a diet (high-caloric food temptations [HCF], social and internal factors [SIF], negative emotional events [NEE]). Convergent validity is established with other measures of dieting self-efficacy, as well as measures of eating disinhibition, susceptibility to hunger, and weight loss competency. Criterion-related validity is provided through the assessment of goal adherence, and predictive validity is established for dieters' actual food intake (N = 68). The DIET-SE represents a short, reliable, and valid scenario-based measure of dieting self-efficacy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAssessmentMême sujetEating Disorders and BehaviorsTravaux en français237 207