Concurrent Validity of the Adult Eating Behavior Questionnaire in a Canadian Sample
Notice bibliographique
Résumé
The current study aimed to test the factor structure of the Adult Eating Behavior Questionnaire (AEBQ), its construct validity against the Three-Factor Eating Questionnaire (TFEQ-R18) and its associations with body mass index (BMI) in Canadian adults ( n = 534, 76% female). Confirmatory factor analysis (CFA) revealed that a seven-factor AEBQ model, with the Hunger subscale removed, had better fit statistics than the original eight-factor structure. Cronbach’s alpha was used to assess the internal reliability of each subscale and resulted with α > 0.70 for all subscales except for Hunger (α = 0.68). Pearson’s correlations were used to inform the convergent and discriminant validation of AEBQ against the TFEQ-R18 and to examine the relationship between AEBQ and BMI. All AEBQ Food Approach subscales positively correlated with that of the TFEQ-R18 Emotional Eating and Uncontrolled Eating subscales. Similarly, BMI correlated positively with Food Approach subscales (except Hunger) and negatively with Food Avoidance subscales (except Food Fussiness). These results support the use of a seven-factor AEBQ for adults self-reporting eating behaviors, construct validity of the AEBQ against TFEB-R18, and provide further evidence for the association of these traits with BMI.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».