Development, validity, and reliability assessment of the Canadian Food Literacy Measure
Notice bibliographique
Résumé
Food literacy is a growing area of interest given its potential to support healthy and sustainable diets. Most existing food literacy measures focus on nutrition and food skills but fail to address food systems and socio-environmental aspects of food literacy. Further, measures developed and tested in the Canadian context are lacking. The objective of this project was to develop and test the validity and reliability of a brief self-administered measure, in French and English, designed to assess multiple dimensions of food literacy among adults living in Canada. The 23-item Canadian Food Literacy Measure was developed through an iterative process that included assessment of face and content validity through expert review ( n = 20) and cognitive interviews ( n = 20) and construct validity and reliability, i.e., internal consistency through an online survey ( n = 154). The results indicate that the measure is well understood by both English- and French-speaking adults. The measure’s construct validity is demonstrated by the observed differences in total scores in hypothesized directions by gender ( p = 0.003), age ( p = 0.007), education level ( p = 0.002), health literacy ( p < 0.001) and smoking status ( p = 0.001), and the significant positive correlation ( r = 0.29; p = 0.002) between total scores and fruit and vegetable intake. The measure also has high internal consistency with a Cronbach’s coefficient alpha of 0.80. This measure can be used in surveillance studies to provide insight into the food literacy of adults living in Canada and in epidemiologic research that aims to explore how food literacy is associated with a variety of health outcomes.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».