Développement et validation d'un questionnaire sur les connaissances en nutrition pour une population Canadienne-française
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs facteurs d’ordre environnemental, social ou individuel peuvent influencer l’adhésion à une saine alimentation. Parmi les déterminants individuels, les connaissances en nutrition ont un rôle à jouer. D’ailleurs, de nombreux programmes de promotion de la saine alimentation se basent sur une amélioration des connaissances en nutrition pour engendrer des changements positifs dans les comportements et les apports alimentaires de la population. Plusieurs études ont associé positivement le niveau de connaissances en nutrition et l’alimentation saine, mais il a été observé que les associations sont plus marquées avec l’utilisation de questionnaires validés sur les connaissances en nutrition. Une validation rigoureuse des questionnaires est donc primordiale pour assurer la validité des résultats obtenus. Au Canada, il n’existe pas d’outil spécifiquement conçu pour mesurer les connaissances en nutrition et plus précisément l’adhésion à la saine alimentation telle que présentée par le Guide alimentaire canadien (GAC), et ce mémoire illustre la pertinence d’un tel instrument pour la population canadienne. Les résultats de la validation ont mené à l’obtention d’un questionnaire valide et fiable pour la population à l’étude. L’usage de documents reconnus dans la littérature pour la conception du questionnaire de même que l’application de plusieurs méthodes de validation telles qu’utilisées par d’autres auteurs dans le domaine ont permis de bien valider l’instrument. Le questionnaire développé pourrait donc permettre la mesure adéquate des connaissances en nutrition dans un contexte canadien-français.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».