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Enregistrement W2325013734 · doi:10.3148/75.1.2014.35

Children’s Food Intake: A Comparison of Children’s and Parents’ Reports

2014· article· en· W2325013734 sur OpenAlexvenueno aff
Carine Vereecken, Lea Maes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésFlemishTest (biology)MedicinePsychologyPediatricsDevelopmental psychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In longitudinal studies, parents are the most accurate source of information on young children's dietary intake; for older children, questioning children themselves may be more appropriate. However, if parental reports for young children and self-reports of older children are to be used in the same analyses, the measures must be comparable. METHODS: During school hours, fourth and sixth graders in 14 Flemish (Belgium) primary schools completed an online 15-item food frequency questionnaire with a retest questionnaire one to two weeks later; parents completed a paper-and-pencil or online questionnaire. Test-retest data were available for 286 children; children's tests could be matched to parents' reports for 275 children. RESULTS: On average, test-retest correlations were 0.68 (grade 4: 0.63; grade 6: 0.71) and correlations between children's and parents' reports were 0.44 (grade 4: 0.39; grade 6: 0.49). No systematic differences were found between the test and retest. Comparison of children's and parents' reports resulted in significant differences for six of the 15 items. CONCLUSIONS: Low consensus between parents' and children's reports for several items may impede comparisons at a group level. Additionally, the results indicate more optimal dietary assessment in sixth graders.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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