Adaptation and Validation of the Well-Being Related to Food Questionnaire (Well-BFQ©) for the French-Speaking General Adult Population of Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to develop effective strategies that improve dietary intake are needed; however, this improvement in diet quality must not be at the expense of well-being. The Well-Being related to Food Questionnaire (Well-BFQ©) is a tool that has been developed in France to comprehensively measure food well-being. Even though the same language is spoken in France and in Québec, cultural and linguistic differences are present, which supports the importance of adapting and validating this tool before its use in the Québec population. This study aimed to adapt and validate the Well-BFQ© for the French-speaking general adult population of Québec, Canada. The Well-BFQ© underwent a full linguistic adaptation process, including an expert panel adaptation step, a pretest among 30 French-speaking adult (18–65 years) Quebecers, and a final proofreading. The questionnaire was thereafter administered to 203 French-speaking adult Quebecers (49.3% females, MAGE = 34.9, SD = 13.5; 88.2% Caucasians; 54.2% with a university degree). The exploratory factor analysis showed a two-factor structure: (1) food well-being related to physical and psychological health (27 items) and (2) food well-being related to symbolic/pleasure of food (32 items). Internal consistency was adequate, with a Cronbach’s α of 0.92 and 0.93, respectively, for the subscales, and 0.94 for the total scale. The total food well-being score, as well as the two subscale scores, were associated with psychological and eating-related variables in expected directions. Overall, the adapted version of the Well-BFQ© was found to be a valid instrument to measure food well-being in the French-speaking general adult population of Québec, Canada.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».