Development and Validation of the Body Knowledge Questionnaire (Phase 2)
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the psychometric properties of the Body Knowledge Questionnaire (BKQ), an instrument that measures weight management integration: an individual’s attitudes, preferences, and behaviors associated with weight self-management. The BKQ was revised following a pilot study demonstrating its validity and reliability, and new items were added based on data gathered through four focus groups of obese and normal-weight survey completers. Additional items were derived from the extant literature on weight management and integration. A panel of 30 health professionals who work in the area of weight management, bariatrics, and nutrition science reviewed the revised BKQ for content validity. Two hundred sixty-seven participants, recruited through Walden University’s online participant pool, completed the revised 66-item BKQ through SurveyMonkey. Exploratory factor analysis yielded a five-factor solution (Emotional Eating, Health-Conscious Lifestyle, Conscientious Eating Habits, Food Centricity, and Psychosomatic Awareness), with factor loadings >.40. Discriminant function analysis determined that the BKQ full scale and subscales could predict the classification of participants into normal-weight and obese groups for the total sample with 71% and 79% accuracy, respectively. Test–retest reliability was .86, and internal consistency of the overall BKQ was .92. The BKQ instrument has potential for use in individual or group weight management programs and program evaluation; for use in weight management practice areas such as dietetics, diabetes education, nursing, and psychology; or in the development of new weight management interventions.
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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 | 0,020 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».