Developing and Validating the Preschool Nutrition Education Practices Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Validate the Preschool Nutrition Education Practices Survey. DESIGN: Iterative approach combining design-based research and Standards for Educational and Psychological Testing. SETTING: Los Angeles, CA and Philadelphia, PA Early Care and Education (ECE) classrooms. PARTICIPANTS: Expert panel members (n = 7); ECE teachers: interviews (n = 8), pilot survey (n = 31), and final survey (n = 136). VARIABLES MEASURED: Early care and education nutrition education practices used in the classroom either during class time or mealtime. ANALYSIS: Qualitative content analysis was implemented for content, response process, and consequences of testing validity evidence. Rasch rating scale analysis was conducted for the response process and internal structure validity and reliability evidence. RESULTS: Qualitative field-testing produced strong content, response process, and consequences of testing validity evidence to inform survey modifications. Quantitative field-testing generated a psychometrically sound, well-targeted 12-item survey on a 4-point frequency scale with excellent item and person reliability (0.97 and 0.93 respectively) and separation (5.36 and 3.77 respectively); good Rasch Principal Components Analysis findings (60.3%); and productive item fit statistics (0.50-1.50 logits). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Robust validity (content, response process, consequences of testing, internal structure) and reliability evidence were demonstrated for using the Preschool Nutrition Education Practices Survey to assess ECE teachers' use of nutrition education practices. Future research is needed to examine its relationship to other variables, such as nutrition teaching efficacy, and to determine its ability to detect change in ECE nutrition education practices over time and across groups.
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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 | 0,080 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».