<i>Beverage Consumption in</i> Low Income, “Milk-friendly’’ Families
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Beverage consumption by poor, lone mother-led, "milk-friendly" families living in Atlantic Canada was characterized over a one-month income cycle. METHODS: Beverage intake and food security status were assessed weekly, using a 24-hour dietary recall and the Cornell-Radimer food insecurity questionnaire. Families were classified as "milk friendly" if total consumption of milk was 720 mL on a single day during the month. Beverage intake was assessed using t-tests, analysis of variance (ANOVA), repeated measures ANOVA with post hoc comparisons, and chi-square analysis. RESULTS: Milk consumption by milk-friendly families (76; total sample, 129) was highest at the time of the month when they had the most money to spend. During all time intervals, mothers consumed the least amount of milk and children aged one to three years consumed the most. Mothers consumed carbonated beverages disproportionately, while children of all ages consumed more fruit juice/drink. Mothers' coffee consumption was profoundly increased when either they or their children were hungry. CONCLUSIONS: The quality of beverage intake by members of low-income households fluctuates in accordance with financial resources available to purchase foods. Mothers' beverage intake is compromised by the degree of food insecurity the family experiences.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».