Determining What Constitutes Nutritional Risk in Toddlers (18-35 months): First Steps in the Development of Toddler NutriSTEP (Registered Trademark)
Notice bibliographique
Résumé
This research is part of an ongoing program, Nutrition Screening Tool for Every Preschooler (NutriSTEP®). NutriSTEP® is a valid and reliable 17-item, parent-administered, questionnaire for nutritional risk in preschoolers (3-5 years of age). Due to an expressed need across Canada, the specific objective of this research was to create a draft toddler (18-35 month) NutriSTEP®. Based on results from a comprehensive literature review, focus groups (n=6) with 48 parents of toddlers, and input from 13 pediatric nutrition experts, many questions from the original preschooler NutriSTEP® questionnaire were refined or removed, and novel questions were added. Basic changes included combining separate fruit and vegetable intake questions, and adding breast milk and formula as examples of dairy products. In conclusion, a 19 item Toddler NutriSTEP® was created to reflect the differences in nutritional risk between preschoolers and toddlers. Next steps in the development process include refinement, test-retest reliability and criterion validation.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».