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Content validity testing of a nutrition acuity scoring tool

2018· preprint· en· W4213098922 sur OpenAlexaboutno aff
Liz da Silva, Treeva Elliott, Jan Chan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDietetics, Nutrition, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContent validityPsychologyComputer scienceClinical psychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

J. Macdonald1, J. Koot2, K. Hemphill3, J Bradbury1, T. Warshawski1, L. Mu00e2sse21. Childhood Obesity Foundation, Vancouver, BC 2. BC Childrenu2019s Hospital Research Institute, School of Population and Public Health, University of British Columbia, Vancouver BC. 3. Ayogo Health, Vancouver BC.Introduction The Childhood Obesity Foundation identified a gap in the availability of youth lifestyle apps that blend best evidence and best practices.Objective To help with the development of a gamified mobile app to support youth and their families to adopt healthy behaviours, this study sought to understand what teens want in an app.Methods A total of 15 youth (13-17 years; 10 males and 5 females) participated in a 135 minute focus group and/or two-60 minute prototype and content testing interviews. In the focus group, teens were asked to provide insights and opinions about what they wanted in a health app, what they valued, and how to make an app appealing to them. In the interviews, they tested a prototype of the app for usability and relatability of the content.Results The qualitative analyses revealed that two main issues affected teensu2019 interests in using an app: 1) competing priorities and interests such as devoting time to school, homework/studying, spending time with friends/family, or using games; and 2) being pre-occupied with other issues such as their personal relationships and their future. About half of the focus group participants would be interested in using a health app. They were not asked if they were currently using a health app. Qualitative analyses from both the focus group and prototype testing interviews suggested that teens are looking for clear, friendly, positive and relatable health content presented in a unique 'non-school like' format. They were less interested in working on an app alongside their parents. They seemed to value the safety of a private social wall to share experiences with their peers.Conclusions Teens do not seem to be interested in accessing content that is similar to what they access for school. Significance to field of dietetics These results may be useful to practitioners recommending or developing e-health interventions targeted to youth.

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)0,113
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,265
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1130,265
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,605
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,133 · 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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