Culturally-Informed Food Insecurity Screening: Evidence From Northern Navajo Medical Center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and evaluate an alternative strengths-based and culturally-informed screener for food security among American Indian respondents. DESIGN: Two-phase mixed methods sequential exploratory study with a qualitative phase followed by a quantitative phase. SETTING: Northern Navajo Medical Center. PARTICIPANTS: Twenty-five qualitative participants and 97 quantitative participants. PHENOMENON OF INTEREST: Participants' impressions of the existing food insecurity screener compared with an alternative set of questions focused on the type and amount of food consumed. ANALYSIS: Cognitive interviews were thematically analyzed and integrated with mixed methods in developing the quantitative survey, and survey responses on the 2 food insecurity screening questionnaires were analyzed for equivalent-form reliability with a Pearson correlation coefficient. RESULTS: The prevalence of food insecurity was high. Interviewees had concerns about the existing screener. Respondents provided suggestions for alternative food security questions. When feedback was integrated into the alternative screener for the quantitative phase, the correlation between screeners was weak to moderate (0.3). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Findings suggest the screeners may be collecting data related to unique concepts. Rampant food insecurity supports the need for future food access initiatives in the Navajo Nation to provide a foundation for a food-secure future.
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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 | 0,014 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».