Effects of neighbourhood income on reported body mass index: an eight year longitudinal study of Canadian children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigates the effects of neighbourhood income on children's Body Mass Index (BMI) from childhood (ages 2-3) to early adolescence (ages 10-11) using longitudinal data. METHODS: Five cycles of data from the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth are analyzed for a sub-sample of children (n = 2152) aged 2-3 at baseline (1994) and assessed at two year intervals to 2002. Body mass index percentiles are based on height/weight estimates reported by proxy respondents (child's person most knowledgeable). Family and neighbourhood factors were assessed at baseline. The prevalence of neighbourhood low income was obtained from the 1996 Census and divided into three categories from 'most poor' to 'least poor'. Longitudinal modelling techniques were applied to the data. RESULTS: After controlling for individual/family factors (age, sex, income, education, family structure) living in the 'most poor' neighbourhood was associated with increasing BMI percentile (1.46, 95% CI 0.16 to 2.75) over time compared to a 'middle' income neighbourhood. Living in an urban (vs. rural) neighbourhood was associated with a decreased BMI percentile (-3.57, 95% CI -6.38 to -0.76) across all time periods. CONCLUSION: These findings provide evidence that effects of neighbourhood disadvantage on children's BMI occur between childhood and early adolescence and suggest that policies should target the conditions of childhood, including the neighbourhood environment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».