Practice of Epidemiology Construct Validation of 4 Food-Environment Assessment Methods: Adapting a Multitrait-Multimethod Matrix Approach for Environmental Measures
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have assessed the construct validity of measures of neighborhood food environment, which remains amajor challenge in accurately assessing food access. In this study, we adapted a psychometric tool to examine the construct validity of 4 such measures for 3 constructs. We used 4 food-environment measures to collect objective data from 422 Ontario, Canada, food stores in 2010. Residents ’ perceptions of their neighborhood food environ-ment were collected from 2,397 households between 2009 and 2010. Objective and perceptual data were aggre-gated within buffer zones around respondents ’ homes (at 250 m, 500 m, 1,000 m, and 1,500 m). We constructed multitrait-multimethod matrices for each scale to examine construct validity for the constructs of food availability, food quality, and food affordability. Convergent validity between objective measures decreased with increasing geographic scale. Convergent validity between objective and subjective measures increased with increasing geo-graphic scale. High discriminant validity coefficients existed between food availability and food quality, indicating that these two constructs may not be distinct in this setting. We conclude that the construct validity of food environ-ment measures varies over geographic scales, which has implications for research, policy, and practice. food availability; food environment; food supply; nutrition; nutrition policy; psychometrics; residence characteristics
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 | 0,310 | 0,376 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».