Development and Validation of the Military Eating Behavior Survey
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,032 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».