Methods to assess ambivalence toward food and diet: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: This scoping review aims to identify and understand the different tools and methods used in studies in the field of human eating behavior to assess, measure, or classify participants’ ambivalence toward food and diet, as well as to identify which tools and methods are most frequently employed. Introduction: People's attitudes toward food and eating behaviors are often ambivalent (simultaneously positive and negative), making it harder to change eating behaviors in favor of a healthier diet. This highlights the importance of resolving diet-related ambivalence. Identifying and understanding the different methods used in the literature to assess attitudinal ambivalence toward food and diet will provide researchers with a range of options to choose from for future studies. Inclusion criteria: We will include peer-reviewed studies as well as preprints that assess the ambivalence of human participants toward food and diet, regardless of sex, age, or other sociodemographic factors. We will exclude studies in which the methods used to assess ambivalence are not detailed or cannot be reproduced, as well as studies that assess the ambivalence of participants toward farming and agricultural methods or toward methods of food production and preparation. Methods: This review will follow the JBI methodology for scoping reviews. Peer-reviewed studies will be retrieved from MEDLINE, PsycINFO, Web of Science, Food Science Source, FSTA, and CINAHL, while preprints will be retrieved from PsyArXiv and MedArXiv. Two independent reviewers will screen the articles. All relevant extracted information will be presented as tables and a descriptive summary of the findings.
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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 | 0,170 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,019 |
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 ».