Classifying neighbourhoods by level of access to stores selling fresh fruit and vegetables and groceries: identifying problematic areas in the city of Gatineau, Quebec.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Physical access to stores selling groceries, fresh fruit and vegetables (FV) is essential for urban dwellers. In Canadian cities where low-density development practices are common, social and material deprivation may be compounded by poor geographic access to healthy food. This case study examines access to food stores selling fresh FV in Gatineau, Quebec, to identify areas where poor access is coincident with high deprivation. METHOD: Food retailers were identified using two secondary sources and each store was visited to establish the total surface area devoted to the sale of fresh FV. Four population-weighted accessibility measures were then calculated for each dissemination area (DA) using road network distances. A deprivation index was created using variables from the 2006 Statistics Canada census, also at the scale of the DA. Finally, six classes of accessibility to a healthy diet were constructed using a k-means classification procedure. These were mapped and superimposed over high deprivation areas. RESULTS: Overall, deprivation is positively correlated with better accessibility. However, more than 18,000 residents (7.5% of the population) live in high deprivation areas characterized by large distances to the nearest retail food store (means of 1.4 km or greater) and virtually no access to fresh FV within walking distance (radius of 1 km). CONCLUSION: In this research, we identified areas where poor geographic access may introduce an additional constraint for residents already dealing with the challenges of limited financial and social resources. Our results may help guide local food security policies and initiatives.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».