Aprimoramento da Escala Brasileira de Medida Domiciliar de Insegurança Alimentar: recomendação de EBIA com 14 itens
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo review and refine Brazilian Household Food Insecurity Measurement Scale structure. MethodsThe study analyzed the impact of removing the item “adult lost weight” and one of two possibly redundant items on Brazilian Household Food Insecurity Measurement Scale psychometric behavior using the one-parameter logistic (Rasch) model. Brazilian Household Food Insecurity Measurement Scale psychometric behavior was analyzed with respect to acceptable adjustment values ranging from 0.7 to 1.3, and to severity scores of the items with theoretically expected gradients. The socioeconomic and food security indicators came from the 2004 National Household Sample Survey, which obtained complete answers to Brazilian Household Food Insecurity Measurement Scale items from 112,665 households. ResultsRemoving the items “adult reduced amount...” followed by “adult ate less...” did not change the infit of the remaining items, except for “adult lost weight”, whose infit increased from 1.21 to 1.56. The internal consistency and item severity scores did not change when “adult ate less” and one of the two redundant items were removed. ConclusionBrazilian Household Food Insecurity Measurement Scale reanalysis reduced the number of scale items from 16 to 14 without changing its internal validity. Its use as a nationwide household food security measure is strongly recommended.
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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 | 0,030 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».