Towards Improved Measurement of Individual Diet Behaviors and Food Environment Exposures: Resources from the National Collaborative on Childhood Obesity Research (P16-026-19)
Notice bibliographique
Résumé
Selection of appropriate and robust measures for capturing individual-level diet behaviors and the environmental factors that influence these behaviors is critical to advancing the knowledge base on effective approaches to promote health and well-being among children. However, selecting appropriate measures for a given research or evaluation purpose from the wide-ranging options available can be challenging. To provide guidance to researchers and practitioners working with child and adolescent populations, the National Collaborative on Childhood Obesity Research (NCCOR) has developed a suite of resources, including the Measures Registry, User Guides, and eLearning Modules. The Measures Registry is a free searchable database of nearly 1400 diet and physical activity measures relevant to childhood obesity research. The User Guides, introduced in 2017 to complement the Measures Registry, discuss critical issues in measurement and walk users through the process of selecting and implementing appropriate measures for their research and evaluation. In 2018, the Registry was viewed almost 13,000 times, and the User Guides were viewed over 25,000 times. More recently, eLearning modules were introduced to summarize critical considerations from the User Guides in an engaging, interactive manner. Use of this suite of resources can support selection of the most appropriate measures of diet behaviors and food environment exposures for a given study or evaluation and foster greater standardization of measures across studies. In addition to highlighting the resources, in this session, we will provide an overview of key challenges and considerations in selecting measures of diet behaviors and food environments and demonstrate the use of the resources, the Registry, User Guides and eLearning Modules, to show how to identify appropriate measures for a given research purpose. In the long-term, robust measurement of diet behaviors and food environments can strengthen the evidence base for intervening to improve children’s health and well-being. NCCOR is funded by NIH, CDC, USDA, and RWJF. Additional funding to support the development of the NCCOR measurement resources has been provided by The JPB Foundation.
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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 | 0,124 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,023 |
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 ».