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Enregistrement W2119131420 · doi:10.1300/j477v01n03_03

A Social Ecological Perspective of the Influential Factors for Food Access Described by Low-Income Seniors

2007· article· en· W2119131420 sur OpenAlexaff
Heather Keller, John J. M. Dwyer, Christine Senson, Vicki Edwards, Gayle Edward

Notice bibliographique

RevueJournal of Hunger & Environmental Nutrition · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensHamilton Health SciencesUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntrapersonal communicationFood securityInterpersonal communicationLow incomePerspective (graphical)Affect (linguistics)Consumption (sociology)PsychologyEnvironmental healthBusinessSocioeconomicsSocial psychologyEcologySociologyAgricultureMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Understanding the factors that affect food access and consumption by seniors will lead to improved comprehension and measurement of food security for this subgroup. Semi-structured interviews with low-income, community-living seniors (n = 18) were tape-recorded and transcribed. Interviews were coded and themes were identified using a constant comparison method of analysis. Applying a social ecological framework, three spheres of influence were described: intrapersonal (e.g., health and budget), interpersonal (e.g., informal assistance and socializing) and environmental (e.g., city transportation and grocery stores). Although preliminary, these results demonstrate the importance of interpersonal and environmental factors on food access and security for seniors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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