Associations among eating behaviour traits, diet quality and food labelling: a mediation model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the associations among eating behaviour traits, food label use and diet quality and to evaluate if the association between eating behaviour traits and diet quality is mediated by food label use. DESIGN: Eating behaviour traits were assessed using the Three-Factor Eating Questionnaire (TFEQ), the Restraint Scale and the Intuitive Eating Scale, whereas food label use was measured with the Label Reading Survey. Diet quality (Canadian Healthy Eating Index) was assessed with an FFQ. SETTING: Cross-sectional study. PARTICIPANTS: Adults (n 385; mean (sd): BMI = 26·0 (4·9) kg/m2, age = 41·1 (15·0) years) involved in two previous experimental studies. RESULTS: When controlling for potential covariates, general food label use (β = 1·18 (se 0·26), P < 0·0001) was the main determinant of diet quality, explaining 6·7 % of its variance. General food label use partly mediated the association between TFEQ-cognitive restraint and diet quality; the indirect effect (βindirect (se); 95 % CI) was stronger in men (0·32 (0·10); 0·15, 0·55) than women (0·16 (0·05); 0·08, 0·27). General food label use also partly mediated the negative association between unconditional permission to eat and diet quality; the indirect effect (βindirect (se); 95 % CI) was also stronger in men (-1·88 (0·55); -3·11, -0·96) than women (-1·03 (0·33); -1·81, -0·49). CONCLUSIONS: General food label use was the main determinant of diet quality and partly mediated the association between eating behaviour traits and diet quality. The stronger mediating effect observed in men suggests they rely more on food labelling when attempting to restrained themselves, which translates into better diet quality.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».