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Enregistrement W1996675543 · doi:10.1186/1471-2458-13-970

Community food program use in Inuvik, Northwest Territories

2013· article· en· W1996675543 sur OpenAlexafffundabout
James D. Ford, Marie‐Pierre Lardeau, Hilary Blackett, Susan Chatwood, Denise Kurszewski

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensInstitute for Circumpolar Health ResearchMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaArcticNet
Mots-clésFood securityMedicineArcticWork (physics)Focus groupFood insecurityFood systemsEconomic growthEnvironmental healthGeographyBusinessMarketingEngineeringAgricultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Community food programs (CFPs) provide an important safety-net for highly food insecure community members in the larger settlements of the Canadian Arctic. This study identifies who is using CFPs and why, drawing upon a case study from Inuvik, Northwest Territories. This work is compared with a similar study from Iqaluit, Nunavut, allowing the development of an Arctic-wide understanding of CFP use - a neglected topic in the northern food security literature. METHODS: Photovoice workshops (n=7), a modified USDA food security survey and open ended interviews with CFP users (n=54) in Inuvik. RESULTS: Users of CFPs in Inuvik are more likely to be housing insecure, female, middle aged (35-64), unemployed, Aboriginal, and lack a high school education. Participants are primarily chronic users, and depend on CFPs for regular food access. CONCLUSIONS: This work indicates the presence of chronically food insecure groups who have not benefited from the economic development and job opportunities offered in larger regional centers of the Canadian Arctic, and for whom traditional kinship-based food sharing networks have been unable to fully meet their dietary needs. While CFPs do not address the underlying causes of food insecurity, they provide an important service for communities undergoing rapid change, and need greater focus in food policy herein.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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