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Enregistrement W2566323982 · doi:10.1017/s1368980016003372

Development and validation of a nutrition knowledge questionnaire for a Canadian population

2016· article· en· W2566323982 sur OpenAlexafffundabout
Maude Bradette-Laplante, Élise Carbonneau, Véronique Provencher, Catherine Bégin, Julie Robitaille, Sophie Desroches, Marie‐Claude Vohl, Louise Corneau, Simone Lemieux

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCronbach's alphaExploratory factor analysisConstruct validityFace validityContent validityPsychologyReliability (semiconductor)PopulationTest (biology)Item analysisMedicineClinical psychologyPsychometricsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The present study aimed to develop and validate a nutrition knowledge questionnaire in a sample of French Canadians from the province of Quebec, taking into account dietary guidelines. DESIGN: A thirty-eight-item questionnaire was developed by the research team and evaluated for content validity by an expert panel, and then administered to respondents. Face validity and construct validity were measured in a pre-test. Exploratory factor analysis and covariance structure analysis were performed to verify the structure of the questionnaire and identify problematic items. Internal consistency and test-retest reliability were evaluated through a validation study. SETTING: Online survey. SUBJECTS: Six nutrition and psychology experts, fifteen registered dietitians (RD) and 180 lay people participated. RESULTS: Content validity evaluation resulted in the removal of two items and reformulation of one item. Following face validity, one item was reformulated. Construct validity was found to be adequate, with higher scores for RD v. non-RD (21·5 (sd 2·1) v. 15·7 (sd 3·0) out of 24, P<0·001). Exploratory factor analysis revealed that the questionnaire contained only one factor. Covariance structure analysis led to removal of sixteen items. Internal consistency for the overall questionnaire was adequate (Cronbach's α=0·73). Assessment of test-retest reliability resulted in significant associations for the total knowledge score (r=0·59, P<0·001). CONCLUSIONS: This nutrition knowledge questionnaire was found to be a suitable instrument which can be used to measure levels of nutrition knowledge in a Canadian population. It could also serve as a model for the development of similar instruments in other populations.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations54
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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