Validation of the French-Canadian Translation of the ecSatter Inventory 2.0 in an Adult Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evaluate the psychometric proprieties of the French-Canadian translation of the Satter Eating Competence Inventory (FrCanada ecSI 2.0). DESIGN: Cross-sectional validation study. PARTICIPANTS AND SETTING: 424 French-Canadian adult Facebook users (61.8% women, 96.0% White). VARIABLES MEASURED: Eating competence and variables related to eating or body image. ANALYSIS: Factor analyses to assess the structural validity. Cronbach α and intraclass correlation coefficient to estimate reliability. Chi-square test of independence, Student t test, and Pearson's correlations to assess construct validity. RESULTS: The mean eating competence score was 33.0 ± 7.8; 62.0% of participants were considered competent eaters (total score ≥ 32/48). The original 4-factor structure was not reproduced (unsatisfactory fit indices and/or factor loadings). Therefore, it is recommended to use the global score-but not the subscale scores-of the FrCanada ecSI 2.0. The questionnaire showed good internal consistency (Cronbach α = 0.86) and test-retest reliability (intraclass correlation = 0.81). Competent and noncompetent eaters differed according to gender (39.5% vs 27.3% male; P = 0.03), age (49.3 ± 13.6 vs 42.7 ± 14.2 years; P < 0.01), education (62.3% vs 50.6% with a university degree; P = 0.03), intuitive eating (3.6 ± 0.5 vs 3.1 ± 0.6; P < 0.001), cognitive restraint (12.3 ± 3.3 vs 13.8 ± 3.7; P < 0.001), and body esteem (3.3 ± 0.8 vs 2.5 ± 0.8; P < 0.001). CONCLUSION AND IMPLICATIONS: Results suggest that the FrCanada ecSI 2.0 is a valid and reliable tool to measure eating competence in French-Canadian adults.
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 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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».