Extending the Theory of Planned Behavior for Explaining Dietary Quality: The Role of Financial Scarcity and Food Insecurity Status
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine whether an extended Theory of Planned Behavior (TPB) that included finance-related barriers better explained dietary quality. Design Cross-sectional survey. Participants One-thousand and thirty-three participants were included from a Dutch independent adult panel. Main Outcome Dietary quality. Analysis Five TPB models were assessed: a traditional TPB, a TPB that included direct associations between attitude and subjective norm with dietary quality, a TPB that additionally included financial scarcity or food insecurity, and a TPB that additionally included financial scarcity and food insecurity simultaneously. Structural relationships among the constructs were tested to compare the explanatory power. Results The traditional TPB showed poorest fit (χ 2 /degrees of freedom = 11; comparative fit index = 0.75; root mean square error of approximation [95% confidence interval], 0.10 [0.091–0.12]; standardized root mean square residual = 0.049), the most extended TPB (including both financial scarcity and food insecurity) showed best fit (χ 2 /degrees of freedom = 3.3; comparative fit index = 0.95; root mean square error of approximation [95% confidence interval], 0.050 [0.035–0.065]; standardized root mean square residual = 0.018). All 5 structure models explained ∼42% to 43% of the variance in intention; however, the variance in dietary quality was better explained by the extended TPB models, including food insecurity and/or financial scarcity (∼22%) compared with the traditional TBP (∼7%), indicating that these models better explained differences in dietary quality. Conclusions and Implications These findings highlight the importance of accounting for finance-related barriers to healthy eating like financial scarcity or food insecurity to better understand individual dietary behaviors in lower socioeconomic groups.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».