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Record W2801862012

Développement et validation d'un questionnaire sur les connaissances en nutrition pour une population Canadienne-française

2016· article· fr· W2801862012 on OpenAlexfundaboutno aff
Maude Bradette-Laplante

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicNutrition, Health, and Society Studies
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health ResearchUniversité Laval
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs facteurs d’ordre environnemental, social ou individuel peuvent influencer l’adhésion à une saine alimentation. Parmi les déterminants individuels, les connaissances en nutrition ont un rôle à jouer. D’ailleurs, de nombreux programmes de promotion de la saine alimentation se basent sur une amélioration des connaissances en nutrition pour engendrer des changements positifs dans les comportements et les apports alimentaires de la population. Plusieurs études ont associé positivement le niveau de connaissances en nutrition et l’alimentation saine, mais il a été observé que les associations sont plus marquées avec l’utilisation de questionnaires validés sur les connaissances en nutrition. Une validation rigoureuse des questionnaires est donc primordiale pour assurer la validité des résultats obtenus. Au Canada, il n’existe pas d’outil spécifiquement conçu pour mesurer les connaissances en nutrition et plus précisément l’adhésion à la saine alimentation telle que présentée par le Guide alimentaire canadien (GAC), et ce mémoire illustre la pertinence d’un tel instrument pour la population canadienne. Les résultats de la validation ont mené à l’obtention d’un questionnaire valide et fiable pour la population à l’étude. L’usage de documents reconnus dans la littérature pour la conception du questionnaire de même que l’application de plusieurs méthodes de validation telles qu’utilisées par d’autres auteurs dans le domaine ont permis de bien valider l’instrument. Le questionnaire développé pourrait donc permettre la mesure adéquate des connaissances en nutrition dans un contexte canadien-français.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.443
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.199 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes2
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