Day Scholars Food Insecurity Experience Scale-Survey Module (DSFIES-SM): Psychometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: School feeding programs’ evaluation requires the measurement of food insecurity, a more objective indicator, within school in low-income countries. The Global Child Nutrition Foundation (GCNF) uses subjective indicators to report school feeding coverage rates across many countries that participate in the global survey of school meal programs all year round. Aim: To test the methodological feasibility of measuring a school food insecurity construct as a direct indicator of the effectiveness and efficiency of school feeding programs. Methods: Two-stage sampling was used during the selection of schools and 128 schoolchildren with a mean ( SD) age of 10.5(1.58) were recruited. Item Response Theory (IRT) and Classical Test Theory (CTT) approaches were utilized during DSFIES-SM development. Psychometric analysis was utilized to assess the psychometric properties of the measure of school food insecurity and to establish the construct-level reliability, convergent and discriminant validity of the DSFIES-SM. Results: DSFIES-SM generated acceptable item-level reliabilities, ranging from .75 to .78. The construct-level reliability of the DSFIES-SM was indicated by Cronbach’s α of .78. Composite reliability was at .77. Fit measures and tests of model fitness for confirmatory factor analysis (CFA) (RMSEA < 0.0001; TLI = 1.06; SRMR = 0.043; CFI = 1.00, p = .85) confirmed that the data fitted the model perfectly. Conclusion: DSFIES-SM consists of twelve questions with dichotomous yes/no responses. DSFIES-SM has good convergent and discriminant validity. Findings suggest that the items compose a statistical scale designed to cover a range of severity of school food insecurity. Future replications to establish other forms of validity across different cultural contexts in low-income countries can be of benefit to the present research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».