The Spatial Distribution of Food Outlet Type and Quality around Schools in Differing Built Environment and Demographic Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Safe and convenient access to healthy foods for all populations is a fundamental transportation and environmental justice concern. Emerging evidence suggests that residents of lower income communities have less access to healthy food choices than those in higher income areas. Most studies to date rely on an as- sumed level of food quality generalized across different types of food outlets (e.g., grocery versus convenience stores) mapped in space. The current study includes a detailed audit of food quality offered in 302 food establishments in four communities in the Atlanta Region and compares proximity to these outlets in differing urban and demographic settings. The analyses focus on a middle and elementary school in each community and compare the spatial relationships between schools and sit-down and fast food restaurants and between grocery and convenience stores. Road network distances from school sites to each food outlet were calculated in a geographic information system. Results suggest that food quality varies across neighborhoods by income, but not by walkability. Results also suggest the potential for food quality to vary differentially with distance from schools in higher versus lower income communities. Walking or biking to get food is difficult in auto-oriented envi- ronments which has important implications on sustainability. Youth, elderly, and other populations which do not drive are more reliant on the food choices offered in their immediate environments, such as in schools or assisted living facilities. Methods employed can be expanded to examine associations between food outlet quality, urban form, travel and activity patterns, dietary behavior, and health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».