Measuring nutrition environments: a comparison between instrument evaluation in developed and developing countries.
Notice bibliographique
Résumé
Background : Nutrition environments can either be supportive or detrimental to population health. Healthy nutrition environments are equally important in both developed and developing regions, however rapidly urbanizing areas of the developing world are facing the double burden of nutrition as they deal with both hunger and obesity simultaneously. A number of instruments aimed at measuring nutrition environments have been created and evaluated, though most of this evaluation has taken place in developed settings. Methods : A literature review was undertaken in order to identify journal articles that evaluate instruments that measure nutrition environments and assess their applicability to different settings. Two separate searches returned 48 relevant articles with 20 included in this review. Eighteen articles were from developed settings. Most included articles reported testing of reliability and validity of the measurement instruments. Discussion : There is a lack of literature describing the measurement of nutrition environments in developing cities, however the NEMS instrument developed by Glanz et al. has been implemented in Brazil. Instruments measuring nutrition environments have several shortcomings, and caution should be used when extrapolating results about the environment to the behaviour of individuals. Recommendations : Based on this review it appears that the NEMS instruments is the most likely to be successfully modified to unique settings, and could be implemented in developing cities to measure their nutrition environment. The indicator foods used in the modified instrument should be well researched and applicable to each unique setting.
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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 | 0,127 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».