Ruokavalioindeksin käyttäjätutkimukset: ravitsemusnavigaattorin kehitystyö
Notice bibliographique
Résumé
Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli selvittää kahden ruokavaliokyselyn väliltä, kumpi kyselyistä oli parempi ja käyttäjäystävällisempi. Tavoitteena tutkimuksessa oli myös saada aineistoa, jota pystyttäisiin käyttämään apuna ruokavaliokyselystä muodostuvasta ravitsemusnavigaattorin kehittämisessä. Ruokavaliokyselyt pohjautuvat ruokavalioindeksiin, joka on syntynyt aikaisempien tutkimusten tuloksena. Ruokavalioindeksiä haluttiin kuitenkin kehittää vielä entisestään automatisoidumpaan suuntaan, jossa kysely pystyisi automaattisesti kertomaan ruokavalion laadun. Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli olla mukana selvittämässä, kumpaa ruokavaliokyselyä lähdetään kehittämään. Tutkimuksen aineisto on saatu kerättyä haastatteluiden, sähköisen palautelomakekyselyn ja fokusryhmähaastatteluiden avulla. Jokaisessa tutkimusmenetelmässä tutkittavat ovat ensin tutustuneet ruokavaliokyselyyn, minkä jälkeen heitä on pyydetty kertomaan tekemänsä huomiot. Tutkimus suoritettiin laadullisena tutkimuksena, jossa haastatteluissa tutkimusmenetelminä käytettiin teemahaastattelua ja ääneen ajattelu -metodia. Haastatteluihin liittyi vahvasti myös tutkittavien havainnointi. Sähköinen palautelomakekysely toimi tutkimuksen strukturoituna haastatteluna ja ryhmähaastattelut suoritettiin fokusryhmähaastatteluina. Tutkimuksen haastattelut suoritettiin huhtikuussa 2024 ja muu aineisto on saatu kerättyä vuoden 2024 maalis- kesäkuun välisenä aikana. Teoreettinen viitekehys ja keskeisimmät käsitteet tässä opinnäytetyössä on rakennettu ruokavalioindeksin ja tutkimusmenetelmien ympärille. Ensiksi tässä työssä käydään lävitse ruokavalioindeksin taustaa sekä niiden pohjautumista annettuihin yleisiin ravitsemussuosituksiin. Seuraavaksi käsitellään tutkimuksessa käytetyt tutkimusmenetelmät sekä ruokavaliokyselyä vastaavat työkalut Suomessa ja maailmalla. Tutkimuksessa selvisi, että ruokavaliokyselyiden toista versiota pidettiin parempana kuin ensimmäistä. Tähän vaikutti suuresti se, että versiossa kaksi vastausvaihtoehdot oli annettu valmiiksi, joka helpotti paitsi vastauksen antamista myös kyselyn käytettävyyttä. Toinen paremmuuteen vaikuttanut tekijä oli toiseen versioon annoskokojen arvioimista helpottamaan laitetut kuvat, jotka tutkittavien mielestä myös selkeyttivät kyselyn yleisilmettä. Tuloksissa kuitenkin nousi esiin myös paljon huomioita ja parannusehdotuksia. Saatujen tulosten pohjalta on tehty johtopäätökset tutkimuksesta ja annettu ratkaisuehdotukset ruokavaliokyselyn version kaksi kehittämiseksi.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,019 |
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 ».