Development and Validation of the Food Liking Questionnaire in a French-Canadian Population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to develop and validate a questionnaire assessing food liking in a French-Canadian population. A questionnaire was developed, in which participants were asked to rate their degree of liking of 50 food items. An expert panel evaluated the content validity. For the validation study, 150 men and women completed the questionnaire twice. An Exploratory Factor Analysis (EFA) was performed to assess the number of subscales of the questionnaire. Internal consistency and test-retest reliability of the subscales were evaluated. Concurrent validity was assessed through correlations between liking scores and self-reported frequencies of consumption. Comments from the experts led to changes in the list of foods included in the questionnaire. The EFA revealed a two-factor structure for the questionnaire (i.e., savory and sweet foods) and led to the removal of nine items, resulting in a 32-item questionnaire. The two subscales revealed good internal consistency (Cronbach alphas: 0.85 and 0.89) and test-retest reliability (p = 0.84 and 0.86). The questionnaire demonstrated adequate concurrent validity, with moderate correlations between food liking and self-reported frequency of consumption (r = 0.19–0.39, ps < 0.05). This new Food Liking Questionnaire assessing liking of a variety of savory and sweet foods demonstrated good psychometric properties in every validation step. This questionnaire will be useful to explore the role of food liking and its interactions with other factors in predicting eating behaviors and energy intake.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle