Body Mass Index in Urban Canada: Neighborhood and Metropolitan Area Effects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We investigated the influence of neighborhood and metropolitan area characteristics on body mass index (BMI) in urban Canada in 2001. METHODS: We conducted a multilevel analysis with data collected from a cross-sectional survey of men and women nested in neighborhoods and metropolitan areas in urban Canada during 2001. RESULTS: After we controlled for individual sociodemographic characteristics and behaviors, the average BMIs of residents of neighborhoods in which a large proportion of individuals had less than a high school education were higher than those BMIs of residents in neighborhoods with small proportions of such individuals (P< .01). Living in a neighborhood with a high proportion of recent immigrants was associated with lower BMI for men (P<.01), but not for women. Neighborhood dwelling density was not associated with BMI for either gender. Metropolitan sprawl was associated with higher BMI for men (P=.02), but the effect was not significant for women (P= .09). CONCLUSIONS: BMI is strongly patterned by an individual's social position in urban Canada. A neighborhood's social condition has an incremental influence on the average BMI of its residents. However, BMI is not influenced by dwelling density. Metropolitan sprawl is associated with higher BMI for Canadian men, which supports recent evidence of this same association among American men. Individuals and their environments collectively influence BMI in urban Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».