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Enregistrement W1869044974 · doi:10.3148/67.1.2006.43

<i>Food Insecurity in University Students</i> Receiving Financial Aid

2006· article· en· W1869044974 sur OpenAlexaffvenueabout
Liesel A. Meldrum, Noreen D. Willows

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood insecurityBusinessGrocery storeSupplemental Nutrition Assistance ProgramFinanceMarketingFood securityAgricultureGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the adequacy of loans funding and the risk for food insecurity in students living away from home and receiving loans at the University of Alberta. METHODS: A nutritious seven-day menu was developed. The menu was priced for skilled and unskilled shoppers at a grocery store near to campus and a discount-style grocery store further away. RESULTS: The menu was more costly for males, unskilled shoppers and those students who shopped near to campus. The menu cost was as high as $296/month and often exceeded the $196 allocated by the Canada Student Loans Program for food each month. CONCLUSIONS: Based on the findings from this study, students reliant on financial assistance likely have insufficient money for a nutritionally adequate diet and are at risk for food insecurity. Shopping skills and budgeting, while important, would be insufficient to alleviate food insecurity for many students who require financial aid. Increased funding for food in student loans is necessary.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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