Développement et validation initiale d’un questionnaire pour mesurer la consommation d’aliments ultra-transformés des adultes canadiens : une étude pilote auprès de la communauté de l’Université de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs études à ce jour démontrent que la consommation d’aliments ultra-transformés (AUT) serait associée à une alimentation de faible qualité et à une augmentation du risque de maladies chroniques non-transmissibles (MCNT) et d’obésité. Actuellement, pour les adultes canadiens, il n’existe encore aucun questionnaire permettant de discriminer rapidement entre différents profils de consommateurs d’AUT. Ce mémoire présente donc un projet pilote de développement et de validation initiale d’un Outil pour mesurer la consommation de Produits Ultra-Transformés (le OUTPUT). Pour ce faire, les catégories d’AUT contribuant à 0,5% et plus de l’apport énergétique total des adultes canadiens ont été identifiées d’après les données de consommation nationale (ESCC) de 2015. Ces catégories ont été représentées par des photos d’AUT vendus en épicerie et en restauration rapide. Celles-ci constituaient les deux questionnaires alimentaires simplifiés développés (rappel de 24 heures et questionnaire de fréquence). La validité apparente et de contenu du OUTPUT a été évaluée par un comité d’experts, avec la méthode Delphi. Deux tours d’enquête ont été nécessaires pour observer un consensus (fixé à 80% et plus) quant aux dimensions évaluées. La validité apparente de l’outil a ensuite été évaluée par 11 membres de la communauté de l’UdeM. Les données recueillies à travers cette étude pilote ont permis d’émettre des recommandations pour l’étude future de développement et de validation de l’outil. Une fois validé, celui-ci permettra aux nutritionnistes, aux chercheurs en épidémiologie et aux décideurs politiques une meilleure identification, gestion et prévention des MCNT et d’obésité, en lien avec la consommation d’AUT.
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 | 0,027 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».