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Enregistrement W2893597468 · doi:10.3148/69.4.2008.213

<i>Vegetable and Fruit Intake</i> And Factors Influencing their Intake

2008· article· en· W2893597468 sur OpenAlexaffvenue
Liming Li, Ryna Levy-Milne

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood intakeFood scienceEnvironmental healthMedicineEnvironmental scienceBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: A food frequency questionnaire (FFQ) and an attitude/behaviour questionnaire (ABQ) were developed, and their validity and reliability were tested to determine adolescents' vegetable and fruit (VF) intakes and factors influencing their food choices. METHODS: High school students living in the lower mainland of British Columbia participated. The FFQ was adapted from the National Cancer Institute VF By-Meal screener, which was designed to be used with adults. After several focus groups with adolescents, the FFQ was revised to make it more user-friendly. The ABQ was developed after a literature review of factors influencing youth VF intake, and was based on the constructs within the Health Belief Model. RESULTS: The FFQ was validated against a written 24-hour dietary record (correlation coefficient = 0.52). The test-retest reliability coefficient for the FFQ was 0.46. A panel of experts tested the ABQ construct validity, and changes were made as a result of the recommendations. Internal consistency reliability and test-retest reliability of the ABQ were 0.71 and 0.59, respectively. Both questionnaires were tested for face validity with students and revised accordingly. CONCLUSIONS: Further validation of these two questionnaires against other standardized tools is required. Future studies with adolescents using these tools can guide program and resource development.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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