Methods to assess ambivalence towards food and diet: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ambivalence towards food and diet, which favours behavioural inertia, might be a barrier to adopting healthier eating behaviours. Measuring it can help researchers to better understand its relationship with behaviour change and design interventions aimed at resolving it. In this scoping review, we map and describe methods and tools employed in studies to assess, measure or classify the ambivalence of participants towards food- and diet-related attitude objects. METHODS: In accordance with Joanna Briggs Institute guidance for conducting scoping reviews, we retrieved peer-reviewed studies from MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, Web of Science, FSTA and Food Science Source and preprints from PsyArXiv and MedRxiv. Two independent reviewers screened the articles. We considered for inclusion peer-reviewed studies and preprints that assessed the ambivalence of participants of any age, sex or sociodemographic group towards food and diet. RESULTS: We included 45 studies published between 1992 and 2022, which included participants from 17 countries. Eighteen methods were employed across the included studies to assess different types of ambivalence (felt, potential or cognitive-affective), the most frequent of which were the Griffin Index, the Subjective Ambivalence Questionnaire, the MouseTracker Paradigm and the Orientation to Chocolate Questionnaire. CONCLUSION: This scoping review identified several methods and tools to assess different types of ambivalence towards food- and diet-related objects, providing an array of options for future studies.
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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 | 0,078 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,056 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».