Development of the 10-question household foodwork interactional assessment questionnaire (FIA-Q10)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health nutrition recommendations and clinical dietary interventions emphasize eating healthy food at home, implicitly requiring household foodwork. Household foodwork is defined as the physical and mental tasks a household does for eating meals and snacks. Because no tools exist to measure it, how much time people spend doing household foodwork and the foodwork barriers they experience remain unknown. The objective of the present research was to develop the first stand-alone household foodwork assessment tool. METHODS: Through informal interviews with partners with lived experience, clinicians, and researchers, a literature review, a stakeholder meeting of advisors, and a two-round electronic Delphi process including face/content validation by expert panelists (n = 21), we developed the 10-question household foodwork interactional assessment questionnaire (FIA-Q10). An optional accompanying module was developed to collect self-identified demographic data to provide context for understanding how social-structural positionality factors may interact to influence foodwork. RESULTS: The FIA-Q10 assesses the domains of household composition, frequency of eating at home, special diets within a household, foodwork stress intensity, foodwork barriers, desired supports related to foodwork, and time use for foodwork. The FIA-Q10 measures time use for four subdomains of foodwork among individuals and their households: (1) planning, (2) getting, (3) preparing/cooking, and (4) cleaning up food. In the second Delphi round, the FIA-Q10 scored 95% for language appropriateness, 67% for visual appropriateness, 95% for relevance, 95% for representativeness, and 95% for distribution. Suggested improvements were implemented. All Delphi panelists (100%) reported they would consider using the FIA-Q10. CONCLUSIONS: The FIA-Q10's development is the first step towards a standardized assessment of foodwork, enabling examination of challenges in foodwork that may impact nutrition and nutrition equity. Future research will focus on FIA-Q10 validation in multiple populations.
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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».