Mapping dietary habits may provide clues about the factors that determine food choice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food deserts are thought to be a barrier to making healthier food choices. This concept has been challenged. The interaction between the physical environment and children's food choice has received little attention. The present study used food intake data to generate hypotheses concerning the role of the physical environment in food choice. METHODS: A cross-sectional analysis was conducted of the dietary habits of Year 5 (9-10-year-old) children from 90 of Liverpool's 118 primary schools. Individuals with the 'best' and 'worst' food choices were mapped and two areas associated with these extreme choices located. RESULTS: One thousand five hundred and thirty-five children completed the dietary questionnaire and supplied a full and valid postcode. Two adjacent areas with relatively large numbers of children in the 'best' and 'worst' food choice groups were chosen. Both areas had very similar socio-economic profiles. The contrast in the physical environments was striking, even on visual inspection. CONCLUSIONS: Food deserts as a cause of poor food choice did not stand scrutiny; the area located by the worst food choices had a plethora of shops selling food (better termed a food prairie), whereas the area located by the best food choices had no shops in evidence but did have more 'space'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».