Update and validation of the Canadian Behavior, Attitude and Nutrition Knowledge Survey (C-BANKS 2.0)
Notice bibliographique
Résumé
Aim Understanding knowledge, attitudes and behaviors related to nutrition is crucial in developing effective intervention strategies to promote healthy eating habits. This study revised and updated the Canadian Behavior, Attitude and Nutrition Knowledge Survey (C-BANKS) to align with the current Canada’s Food Guide and dietary guidance and report on its reliability and validity with a new population. Method Data from 167 early childhood educators were recruited to test the revised C-BANKS’ reliability and validity. Reliability, as measured by internal consistency, was assessed using Cronbach’s alpha, while concurrent validity was determined by correlating the C-BANKS 2.0 scores with the CHEERS (Creating Healthy Eating and Active Environments Survey) and Mindful Eating Questionnaire (MEQ). Responsiveness was assessed by comparing a baseline C-BANKS 2.0 score to a post-test score after completing an online healthy eating and physical activity educational intervention. Results The adapted C-BANKS 2.0 questionnaire demonstrated good internal consistency (Cronbach’s alpha >0.70) and construct validity with related measures CHEERS and MEQ (p < 0.05). The C-BANKS 2.0 demonstrated strong responsiveness. Specifically, C-BANKS 2.0 scores increased after the nutrition education intervention (p < 0.001). Additionally, there were no signs of floor or ceiling effects. Conclusion The adapted C-BANKS 2.0 demonstrated satisfactory internal consistency, construct validity, and responsiveness to measure of nutrition knowledge, attitudes, and behaviors in an early childhood educator population. The revised C-BANKS 2.0 provides insight into the key factors that influence dietary habits thereby informing the design and evaluation of effective nutrition community intervention programs.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».