An e-Delphi study to evaluate content validity of the Teacher Food and Nutrition-Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Teacher food and nutrition (FN) related factors include diet quality, health perceptions and FN attitudes. These factors are associated with both personal health and wellbeing, and teacher classroom FN practices. With Australian schoolteachers currently experiencing high levels of stress, anxiety and burnout, measuring and understanding the status of teacher FN-related health and wellbeing is needed. However, first there needs to be a comprehensive and validated tool to collect these data. This study aims to evaluate content validity of a new tool, the Teacher Food and Nutrition Questionnaire (TFNQ), to measure FN-related health and wellbeing of Australian schoolteachers. The TFNQ was developed following an extensive literature review of FN data collection methods previously used in schoolteacher populations internationally. It initially included 16 FN-related constructs alongside six constructs of wellbeing and mental health, and seven lifestyle covariates identified from the literature review. A two-round e-Delphi methodology was implemented using a mix of structured, rank-order and qualitative questions administered to an international, multidisciplinary group of experts via an online survey1. Descriptive statistics were used to derive a consensus vote (set at 75%) of constructs and covariates to be prioritised for inclusion. Qualitative feedback was analysed to identify areas of potential change. Twenty-three experts participated in round-one from Australia (n = 15), Switzerland (n = 3), The United Kingdom (n = 2), Canada (n = 1), The United States of America (n = 1) and New Zealand (n = 1). Of the 29 constructs and covariates evaluated in round-one of the e-Delphi, all achieved above 75% consensus, yet qualitative feedback indicated potential to reduce and streamline the number of constructs. Rank order questions and qualitative feedback resulted in the removal of four FN and two wellbeing constructs along with four lifestyle covariates. Round-two included 19 (83%) experts from round-one, with 83% (n = 15) in agreement regarding question order. Final feedback indicated only minor adjustments to question item phrasing. The e-Delphi process modified the TNFQ and established content validity. Further construct validity and reliability testing is required to produce a robust tool for measuring FN-related health and wellbeing of contemporary Australian schoolteachers.
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 | 0,096 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».