Household Food Insecurity and Canadian Aboriginal Women’s: Self-efficacy in Food Preparation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Determinants of self-efficacy related to food preparation using store-bought food were examined in women belonging to the Atikamekw Nation. Also examined was whether self-efficacy was associated with household food insecurity. METHODS: A cross-sectional survey was conducted with 107 women responsible for household food supplies. Two self-efficacy scores were calculated, one for healthy food preparation and one for food preparation in general. Household food insecurity was measured with an adapted version of the United States Food Security Core Module. The other variables were household composition, income sources, food supplies, tobacco use, participants' health status, and lifestyle and sociodemographic characteristics. Multiple linear regression was used to analyze associations between self-efficacy and household food insecurity in 99 participants. RESULTS: Severe household food insecurity was associated with significantly lower healthy food preparation scores in Atikamekw women. Other associated variables were food supplies, marital status, alcohol consumption, weight status, and understanding of the native language. CONCLUSIONS: Application of the concept of self-efficacy contributes to a better understanding of the factors influencing food preparation in Atikamekw women. In this study, self-efficacy in healthy food preparation was linked to food insecurity and obesity, particularly in the most serious cases. Efforts to improve diet will require not only behavioural interventions, but public policies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».