A systematic review of food deserts, 1966-2007.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: "Food deserts," areas characterized by poor access to healthy and affordable food, may contribute to social and spatial disparities in diet and diet-related health outcomes. However, the extent to which food deserts exist is debated. We review the evidence for the existence of food deserts in socioeconomically disadvantaged areas. METHODS: We conducted a systematic review of primary, quantitative, observational studies, published in English or French, that used geographic or market-basket approaches in high-income countries. The literature search included electronic and hand searches and peer-reviewed and grey literature from 1966 through 2007. We also contacted key researchers to identify other studies. We analyzed the findings and quality of the studies qualitatively. RESULTS: Forty-nine studies in 5 countries met inclusion criteria; the amount and consistency of the evidence varied by country. These studies were a mix of geographic and market-basket approaches, but the methodologic quality of studies and completeness of reported findings were mixed. We found clear evidence for disparities in food access in the United States by income and race. Findings from other high-income countries were sparse and equivocal. CONCLUSION: This review suggests that food deserts exist in the United States, where area-level deprivation compounds individual disadvantage. Evidence for the existence of food deserts in other high-income nations is weak.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».