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Enregistrement W4281653865 · doi:10.1093/cdn/nzac097

Development and Validation of a Short Questionnaire Assessing the Behavior of Local Food Procurement in Quebec, Canada

2022· article· en· W4281653865 sur OpenAlexaffabout
Annie-Pier Mercier, Gabrielle Rochefort, Julie Fortier, Geneviève J. Parent, Véronique Provencher, Simone Lemieux, Benoı̂t Lamarche

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCronbach's alphaProcurementConstruct validityFood frequency questionnaireSample (material)Metropolitan areaPsychologyFace validityScale (ratio)Internal consistencyGeographyMedicineEnvironmental healthDemographyMarketingPsychometricsBusinessClinical psychologyCartographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Very few validated instruments, particularly screening tools applicable to large-cohort studies, are available to assess the behavior of local food procurement. The aim was to develop and validate a short questionnaire that measures local food procurement in a sample of French-speaking adults from Quebec, Canada, and to assess the association between local food-procurement behavior and diet quality. A comprehensive questionnaire developed previously to measure local food procurement [Locavore-Index (Locavore-I)] was simplified through a series of steps that included face-validity, exploratory factor analysis, and reliability testing (internal consistency). Construct validity of the resulting short Locavore-I Short Form (Locavore-I-SF) was examined in a sample of 299 adults (85% women) from the Quebec City metropolitan community. The Locavore-I-SF comprises 12 questions that measure the frequency of short food supply chain use (self-production, farmers’ markets, and community-supported agriculture box scheme) for 3 locally produced foods (carrot, tomato, and lettuce) as well as the geographical origin of those 3 foods. The Locavore-I-SF, which is scored on a 12-point scale, had a high internal consistency (Cronbach ɑ: 0.74). The Locavore-I-SF scores were strongly correlated with the reference scores obtained from the Locavore-I from which it was developed (r = 0.84, P < 0.0001). Locavore-I-SF scores also correlated (r = 0.50, P < 0.0001) with the geographical origin of foods measured by pictures of food labels taken by participants. Higher Locavore-I-SF scores were associated with behaviors consistent with eating local foods, such as gardening (vs. not gardening; mean ± SEM difference: 2.3 ± 0.4 points; P < 0.0001) and not being preoccupied by the foods’ appearance standards (vs. being preoccupied; 1.4 ± 0.4 points; P = 0.0002). Finally, the Locavore-I-SF scores were weakly associated with the Healthy Eating Food Index-2019 score (B = 0.05 ± 0.02; P = 0.02). The Locavore-I-SF, a short questionnaire based on 3 locally produced foods in Quebec, measures the behavior of local food procurement with good reliability and acceptable validity metrics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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