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Enregistrement W4281700400 · doi:10.1016/j.jneb.2022.02.019

Extending the Theory of Planned Behavior for Explaining Dietary Quality: The Role of Financial Scarcity and Food Insecurity Status

2022· article· en· W4281700400 sur OpenAlexvenueno aff
Laura A. van der Velde, W. van Dijk, Mattijs E. Numans, Jessica C. Kiefte–de Jong

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition Education and Behavior · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScarcityTheory of planned behaviorConfidence intervalVariance (accounting)Index (typography)Explanatory powerPsychologyEconomicsStatisticsControl (management)MathematicsAccountingMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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