Patterns of Fruit and Vegetable Consumption and the Influence of Sex, Age and Socio-Demographic Factors among Canadian Elderly
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the present study was to: 1) describe the patterns of fruit and vegetable (f&v) intake in Canadian elderly and 2) identify socio-demographic factors that were associated with the low consumption. METHODS: Data from the Canadian Community Health Survey cycle 2.1 (2003), Public Use File, were used. Statistical analysis was conducted using SPSS 11.5 for Windows. Total f&v intake of Canadian elderly (65 years and older) was cross-tabulated between four age groups, by gender, level of household education, total household income, ethnicity, marital status, and geographical locations. RESULTS: Our data revealed that 47% of Canadian elderly sample consume f&v equal to or greater than five times daily. A strong positive association was found between f&v consumption and total household income and highest household education. Gender and marital status were other important contributing factors for f&v intake among elderly. Ethnicity did not influence f&v intake. Younger males reported to consume less f&v than older males did, but consumption of f&v was comparable among all four age groups of females. Elderly living in the Maritime Provinces and the Yukon/Northwest Territories/Nunavut had a lower level of f&v consumption, as compared to elderly living in other provinces. CONCLUSIONS: These results indicate that >50% of Canadian elderly do not consume f&v five or more times per day. Gender and several socio-demographic factors significantly influence f&v intake in Canadian elderly. Further studies warrant identifying at risk elderly groups and implementing programs to encourage adequate f&v intake by Canadian elderly.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».