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Enregistrement W4386067518 · doi:10.2196/49092

Animated Videos Based on Food Processing for Guidance of Brazilian Adults: Validation Study

2023· article· en· W4386067518 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Fernanda Gomes da Silva, Luciana Neri Nobre, Edson da Silva

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésScripting languageFood processingMultimediaComputer scienceProduction (economics)Consumption (sociology)Process (computing)PopulationIndex (typography)World Wide WebMedicineFood scienceEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ultraprocessed foods (UPFs) contribute almost one-fifth of the calories consumed by the Brazilian population. This consumption has been favored by aspects such as the ease of acquisition and low cost of this food group. Initiatives focused on supporting and promoting healthy eating practices have been implemented. Among them, the availability of educational resources is an important strategy to maximize the effectiveness of these actions in the field of food and nutrition education (FNE). OBJECTIVE: This study aims to describe the development and validation process of animated videos based on the NOVA food classification for FNE actions aimed at Brazilian adults. METHODS: This methodological study was developed in the following 4 phases: planning, preproduction, production, and postproduction. In the planning phase, a literature review was con-ducted on the topic and to define the content to be covered. The design of the material was based on the cognitive theory of multimedia learning. In the preproduction phase, video scripts were developed and evaluated by 7 content specialists. In the production phase, videos were developed based on the assessed scripts and then assessed by 3 multimedia production specialists. In the postproduction phase, the videos were evaluated by 15 representatives of the target audience. All results obtained in the evaluation phases were analyzed using the content validity index (CVI). RESULTS: We developed 3 animated videos covering the following themes: food processing levels, food categories according to processing levels, and UPFs and their impact on health. In the evaluation by the content specialists, the scripts of videos 1, 2, and 3 obtained CVIs at the scale level and average method equal to 0.96, 0.98, and 0.98, respectively. When the animated videos were evaluated by multimedia production specialists and representatives of the target audience, these indexes were equal to 1.0. These results attest to the videos' adequacy and quality in communicating the addressed content. CONCLUSIONS: The animated videos developed and validated in this study proved to be adequate for their purpose. Thus, it is expected that they will be an important instrument for FNE actions aimed at an adult audience and for disseminating the Dietary Guidelines for the Brazilian Population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,388 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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