Development of the Canadian Eating Practices Screener to assess eating practices based on 2019 Canada's Food Guide recommendations
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, Health Canada released a new iteration of Canada's Food Guide (2019-CFG), which, for the first time, highlighted recommendations regarding eating practices, i.e., guidance on where, when, why, and how to eat. The objective of this study was to develop a brief self-administered screener to assess eating practices recommended in the 2019-CFG among adults aged 18–65 years. Development of the screener items was informed by a review of existing tools and mapping of items onto 2019-CFG recommendations. Face and content validity were assessed with experts in public health nutrition and/or dietary assessment ( n = 16) and individuals from Government of Canada ( n = 14). Cognitive interviews were conducted with English-speaking ( n = 16) and French-speaking ( n = 16) adults living in Canada to assess face validity and understanding of the screener items. While some modifications were identified to improve relevance or clarity, overall, the screener items were found to be relevant, well-constructed, and clearly worded. This comprehensive process resulted in the Canadian Eating Practices Screener/Questionnaire court canadien sur les pratiques alimentaires, which includes 21 items that assess eating practices recommended in the 2019-CFG. This screener can facilitate monitoring and surveillance efforts of the 2019-CFG eating practices as well as research exploring how these practices are associated with various health outcomes.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».