Development, Validity, and Cross-Context Equivalence of the Child Food Insecurity Experiences Scale for Assessing Food Insecurity of School-Age Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children ages 6 to 17 years can accurately assess their own food insecurity, whereas parents are inaccurate reporters of their children's experiences of food insecurity. No globally applicable scale to assess the food insecurity of children has been developed and validated. OBJECTIVES: We aimed to develop a globally applicable, experience-based measure of child and adolescent food insecurity and establish the validity and cross-contextual equivalence of the measure. METHODS: The 10-item Child Food Insecurity Experiences Scale (CFIES) was based on items previously validated from questionnaires from the United States, Venezuela, and Lebanon. Cognitive interviews were conducted to check understanding of the items. The questionnaire then was administered in 15 surveys in 13 countries. Other items in each survey that assessed the household socioeconomic status, household food security, or child psychological functioning were selected as criterion variables to compare to the scores from the CFIES. To investigate accuracy (i.e., criterion validity), linear regression estimated the associations of the CFIES scores with the criterion variables. To investigate the cross-contextual equivalence (i.e., measurement invariance), the alignment method was used based on classical measurement theory. RESULTS: Across the 15 surveys, the mean scale scores for the CFIES ranged from 1.65 to 5.86 (possible range of 0 to 20) and the Cronbach alpha ranged from 0.88 to 0.94. The variance explained by a 1-factor model ranged from 0.92 to 0.99. Accuracy was demonstrated by expected associations with criterion variables. The percentages of equivalent thresholds and loadings across the 15 surveys were 28.0 and 5.33, respectively, for a total percentage of nonequivalent thresholds and loadings of 16.7, well below the guideline of <25%. That is, 83.3% of thresholds and loadings were equivalent across these surveys. CONCLUSIONS: The CFIES provides a globally applicable, valid, and cross-contextually equivalent measure of the experiences of food insecurity of school-aged children and adolescents, as reported by them.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».