Development and pilot testing of the Nutrition Attitudes and Knowledge Questionnaire to measure changes of child nutrition knowledge related to the Canada’s Food Guide
Notice bibliographique
Résumé
Foodbot Factory is a serious game developed to teach children about the 2019 Canada’s Food Guide (CFG) healthy eating principles. Because no measurement tools existed to assess changes in children’s knowledge of the CFG, the Nutrition Attitudes and Knowledge (NAK) questionnaire was developed for this purpose. The NAK is based on the 2019 CFG nutrition content and aligned with the Foodbot Factory modules (Drinks, Whole Grain foods, Vegetables and Fruit, Protein foods). Seven experts assessed face and content validity of the draft NAK questionnaire. Three sections were deemed valid, while the remaining 2 required minor revisions. The NAK was pilot tested for changes in nutrition attitudes and knowledge among children aged 9–10 years-old (n = 23), who answered the NAK questionnaire before and after using Foodbot Factory. Significant increases were found in overall nutrition knowledge, and knowledge of Whole Grain foods, Vegetables and Fruit and Protein foods. Knowledge of Drinks and nutrition attitudes remained unchanged. The NAK showed a moderate reliability when tested among a group of children (n = 23). While the NAK questionnaire is a promising tool for assessing changes nutrition knowledge related to the 2019 CFG guidelines in children, further research is required to test construct validity of this instrument. Novelty: The Nutrition Attitudes and Knowledge (NAK) questionnaire was developed by educators and dietitians. The NAK underwent face and content validity assessments and was pilot tested among children. The NAK questionnaire is a potential tool to detect changes in children’s knowledge of the 2019 Canada’s Food Guide.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».