Adaptation and Validation of a Nutrition Environment Measures Survey for University Grab-and-Go Establishments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To adapt and validate a survey instrument to assess the nutrition environment of grab-and-go establishments at a university campus. METHODS: A version of the Nutrition Environment Measures Survey for grab-and-go establishments (NEMS-GG) was adapted from existing NEMS instruments and tested for reliability and validity through a cross-sectional assessment of the grab-and-go establishments at the University of Toronto. Product availability, price, and presence of nutrition information were evaluated. Cohen's kappa coefficient and intra-class correlation coefficients (ICC) were assessed for inter-rater reliability, and construct validity was assessed using the known-groups comparison method (via store scores). RESULTS: Fifteen grab-and-go establishments were assessed. Inter-rater reliability was high with an almost perfect agreement for availability (mean κ = 0.995) and store scores (ICC = 0.999). The tool demonstrated good face and construct validity. About half of the venues carried fruit and vegetables (46.7% and 53.3%, respectively). Regular and healthier entrée items were generally the same price. Healthier grains were cheaper than regular options. Six establishments displayed nutrition information. Establishments operated by the university's Food Services consistently scored the highest across all food premise types for nutrition signage, availability, and cost of healthier options. CONCLUSIONS: Health promotion strategies are needed to address availability and variety of healthier grab-and-go options in university settings.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».