Reliability and Validity of the Perceived Neighborhood Food Environment Scale
Notice bibliographique
Résumé
In order for people to make healthy food choices, the food environment needs to be improved and residents must be aware of it. This research aimed to assess the reliability and validity of the Perceived Neighborhood Food Environment (PNFE) scale, which assesses participants’ perceptions of the present condition of their food environment. Data from the Survey on the Present Condition and Consciousness of Dietary Education conducted by the Cabinet Office of Japan in 2010 were used, and 1,853 participants were included. We performed an exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA), and examined internal consistency and the criterion-related validity of the PNFE. The PNFE comprised two factors: “regional food culture” (5 items) and “physical availability of food” (3 items). The model fitness indices were good (GFI = .97, AGFI = .95, CFI = .96, RMSEA = .073) and Cronbach’s α was .77 for the whole scale. Reasonable results were obtained for criterion-related validity. We confirmed the reliability and validity of the PNFE scale. By utilizing the scale for future research in other countries, its reliability and validity for a wider range of residents will likely be confirmed. In addition, consideration should be given to the items used for confirming the validity of the scale in the next study to ensure that they are appropriate for other countries included in the research.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».