School food offer at lunchtime: assessing the validity and reliability of a web-based questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop and validate a web-based self-diagnostic questionnaire on school food service offer aimed at food service managers (FSM) by: (i) identifying relevant indicators of school food offer, developing a questionnaire and validating the concept using an expert panel; (ii) validating the questions by comparing the FSM's responses with observations by dietitians and (iii) undergoing a qualitative evaluation of the tool through direct observation and short interviews. DESIGN: Mixed methods. SETTING: Quebec, Canada. PARTICIPANTS: Nine experts validated the theoretical constructs and indicators on which the questionnaire was based. Inter-rater reliability tests were conducted with thirty-nine FSM, who then participated in interviews about platform functionality satisfaction. Twenty school stakeholders participated in the survey pertaining to their use of the personalised report. RESULTS: The questionnaire focused on the main school food service's lunchtime offer and comprised twenty-six questions. The overall strength of agreement was good, and all questions' strengths of agreement were fair to excellent except for one question. Qualitative data reached saturation and showed that navigation through the questionnaire was fluid. Improvements were suggested to increase user-friendliness and simplicity of both the platform and questionnaire. Results from the survey showed that all respondents were either satisfied or very satisfied with their personalised report. CONCLUSIONS: We successfully developed and validated a web-based self-diagnostic questionnaire. The final version facilitates knowledge mobilisation with school stakeholders and offers a new opportunity for the assessment and surveillance of school food offer.
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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 | 0,048 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».