MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404026400 · doi:10.1016/j.jand.2024.10.021

Development and Preliminary Evaluation of a Food Literacy Measure for Use With Young People in Canada

2024· article· en· W4404026400 sur OpenAlexafffundabout
Tracey Borland, Michael Fung, Emily Taylor, Michael Chaiton, Robert Schwartz, Heather Thomas, Elsie Azevedo Perry, H Ruby Samra, Lucy Valleau, Sharon I. Kirkpatrick

Notice bibliographique

RevueJournal of the Academy of Nutrition and Dietetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensHaliburton Forest & Wild Life ReserveHamilton Health SciencesUniversity of TorontoMiddlesex London Health UnitCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of WaterlooCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesPublic Health Ontario
Mots-clésMeasure (data warehouse)LiteracyPsychologyEnvironmental healthGerontologyMedicineComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This article presents the culmination of a multiyear research project aimed at creating a comprehensive food literacy framework and corresponding measure. Specifically, this article documents the development and validation of a food literacy measure for young people facing social inequities. OBJECTIVES: This study aimed to identify items to measure 12 attributes of food literacy; test the measure with the identified target groups, considering attribute, face, and content validity, inter-rater reliability and test-retest reliability; and refine the measure. DESIGN: The study's design consisted of a 5-phase approach that included drafting the food literacy measure, expert review, cognitive interviews, pilot testing, and validity and reliability testing. PARTICIPANTS AND SETTING: Seven international experts provided feedback on the measure, and 25 individuals aged 16 to 25 years participated in cognitive interviews. Two hundred fifty-five young people completed the test survey, and 147 completed a retest survey 2 weeks later. These surveys identified food literacy factors. To further evaluate the validity of these factors, 193 participants completed a confirmatory test that was used for confirmatory factor analysis to assess the final model's fit. Interview participants were recruited from local programs and services from across Ontario, Canada, and survey participants were recruited from across Canada via social media. The research study was conducted between January 2018 and December 2019. MAIN OUTCOME MEASURES: The main outcome measures were validity and reliability scores for a food literacy measurement tool that consisted of 50 questions across 10 attributes of food literacy. STATISTICAL ANALYSES PERFORMED: Interview analyses were guided by the 4 stages of cognitive processing. Exploratory factor analysis was used to identify the factors that improved the Cronbach's alpha of the food literacy measure. Test-retest reliability was assessed using percent agreement, Cohen's kappa, and weighted kappa. Confirmatory factor analysis was used to produce an acceptable final model with a root mean square error of approximation estimate. RESULTS: The final food literacy measure consisted of 50 questions addressing 10 food literacy attributes. Exploratory factor analysis showed an improvement in Cronbach's alpha when compared with the initial attribute construction. Test-retest reliability showed percent agreement ranging from 64% to 97%, with most items having fair (0.21 to 0.40) to moderate (0.41 to 0.60) kappa values. Confirmatory factor analysis produced an acceptable final model with a root mean square error of approximation estimate of 0.0437. CONCLUSIONS: The food literacy measure is a comprehensive tool for assessing food literacy among young people. Additional research is needed to explore the measure's modularity, its use as an evaluation tool, and its suitability for use with diverse samples, including individuals from varied gender, geographic locations, ethnicities, and cultural backgrounds.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Academy of Nutrition and DieteticsMême sujetFood Security and Health in Diverse PopulationsTravaux en français237 207