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Enregistrement W3174625990 · doi:10.1016/j.jneb.2021.04.467

Development and Validation of the Military Eating Behavior Survey

2021· article· en· W3174625990 sur OpenAlexvenueno aff
Renee E. Cole, Julianna M. Jayne, Kristie O’Connor, Susan M. McGraw, Robbie A. Beyl, Adam J. DiChiara, J. Philip Karl

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition Education and Behavior · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Medical Research and Development CommandGovernment of South AustraliaU.S. Department of Defense
Mots-clésPsychologyCronbach's alphaVarimax rotationEmotional eatingExploratory factor analysisFood cravingClinical psychologyReliability (semiconductor)Eating disordersIntraclass correlationEating behaviorPsychometricsCravingPsychiatryObesityMedicineAddiction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the Military Eating Behavior Survey (MEBS), developed, and validated for use in military populations. DESIGN: Questionnaire development using a 6-phase approach that included item generation, subject matter expert review, cognitive interviewing, factor analysis, test-retest reliability testing, and parallel forms testing. SETTING: US Army soldiers were surveyed at 8 military bases from 2016 to 2019 (n = 1,561). MAIN OUTCOME MEASURE: Content, face, and construct validity and reliability of the MEBS. ANALYSIS: Item variability, internal consistency, and exploratory factor analysis using principal coordinates analysis, orthogonal varimax rotation, and scree test (correlation coefficient and Cronbach alpha), as well as consistency and agreement (intraclass correlation coefficient) of test-retest reliability and parallel forms reliability. RESULTS: Over 6 phases of testing, a comprehensive tool to examine military eating habits and mediators of eating behavior was developed. Questionnaire length was reduced from 277 items to 133 items (43 eating habits; 90 mediating behaviors). Factor analysis identified 14 eating habit scales (hunger, satiety, food craving, meal pattern, restraint, diet rigidity, emotional eating, fast/slow eating rate, environmental triggers, situational eating, supplement use, and food choice) and 8 mediating factor scales (body composition strategy, perceived stress, food access, sleep habits, military fitness, physical activity, military body image, and nutrition knowledge). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: The MEBS provides a new approach for assessing eating behavior in military personnel and may be used to inform and evaluate health promotion interventions related to weight management, performance optimization, and military readiness and resiliency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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