A Mobile Phone App for the Provision of Personalized Food-Based Information in an Eating-Out Situation: Development and Initial Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing pressure from governments, public health bodies, and consumers is driving a need for increased food-based information provision in eating-out situations. Meals eaten outside the home are known to be less healthy than meals eaten at home, and consumers can complain of poor information on the health impact and allergen content of meals eaten out. OBJECTIVE: This paper aimed to describe the development and early assessment of a mobile phone app that allows the provision of accurate personalized food-based information while considering individual characteristics (allergies, diet type, and preferences) to enable informed consumer choice when eating out. METHODS: An app was designed and developed to address these requirements using an agile approach. The developed app was then evaluated at 8 public engagement events using the System Usability Scale (SUS) questionnaire and qualitative feedback. RESULTS: Consideration of the literature and consultation with consumers revealed a need for information provision for consumers in the eating-out situation, including the ability to limit the information provided to that which was personally relevant or interesting. The app was designed to provide information to consumers on the dishes available in a workplace canteen and to allow consumers the freedom to personalize the app and choose the information that they received. Evaluation using the SUS questionnaire revealed positive responses to the app from a range of potential users, and qualitative comments demonstrated broad interest in its use. CONCLUSIONS: This paper details the successful development and early assessment of a novel mobile phone app designed to provide food-based information in an eating-out situation in a personalized manner.
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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 | 0,003 | 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 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 ».