Development and validation of the Perceived Food Environment Questionnaire in a French-Canadian population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The present study aimed to develop and validate a questionnaire assessing perceived food environment in a French-Canadian population. DESIGN: A questionnaire, the Perceived Food Environment Questionnaire, was developed assessing perceived accessibility to healthy (nine items) and unhealthy foods (three items). A pre-test sample was recruited for a pilot testing of the questionnaire. For the validation study, another sample was recruited and completed the questionnaire twice. Exploratory factor analysis was performed on the items to assess the number of factors (subscales). Cronbach's α was used to measure internal consistency reliability. Test-retest reliability was assessed with Pearson correlations. SETTING: Online survey. SUBJECTS: Men and women from the Québec City area (n 31 in the pre-test sample; n 150 in the validation study sample). RESULTS: The pilot testing did not lead to any change in the questionnaire. The exploratory factor analysis revealed a two-subscale structure. The first subscale is composed of six items assessing accessibility to healthy foods and the second includes three items related to accessibility to unhealthy foods. Three items were removed from the questionnaire due to low loading on the two subscales. The subscales demonstrated adequate internal consistency (Cronbach's α=0·77 for healthy foods and 0·62 for unhealthy foods) and test-retest reliability (r=0·59 and 0·60, respectively; both P<0·0001). CONCLUSIONS: The Perceived Food Environment Questionnaire was developed for a French-Canadian population and demonstrated good psychometric properties. Further validation is recommended if the questionnaire is to be used in other populations.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».