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Enregistrement W2123321714 · doi:10.1186/1479-5868-11-51

Food expenditure patterns in the Canadian Arctic show cause for concern for obesity and chronic disease

2014· article· en· W2123321714 sur OpenAlexafffundabout
Mohammadreza Pakseresht, Rosalyn Lang, Stacey E. Rittmueller, Cindy Roache, Tony Sheehy, Malek Batal, André Corriveau, Sangita Sharma

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHealth CanadaGovernment of NunavutAurora Research InstituteAmerican Diabetes Association
Mots-clésEnvironmental healthObesityNutrition transitionClinical nutritionFood groupPopulationMedicineGerontologyGeographyOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is understood about the economic factors that have influenced the nutrition transition from traditional to store-bought foods that are typically high in fat and sugar amongst people living in the Canadian Arctic. This study aims to determine the pattern of household food expenditure in the Canadian Arctic. METHOD: Local food prices were collected over 12 months in six communities in Nunavut and the Northwest Territories. Dietary intake data were collected from 441 adults using a validated quantitative food frequency questionnaire. Money spent on six food groups was calculated along with the cost of energy and selected nutrients per person. RESULTS: Participants spent approximately 10% of total food expenditure on each of the food groups of fruit/vegetables, grains and potatoes, and dairy, 17% on traditional meats (e.g. caribou, goose, char, and seal liver), and 20% on non-traditional meats (e.g. beef, pork, chicken, fish, and processed meats). Non-nutrient-dense foods (NNDF) accounted for 34% of food expenditure. Younger participants (<30 years) spent more on NNDF and less on traditional meats compared with the older age groups. Participants with higher levels of formal education spent more on fruit and vegetables and less on traditional meats, when compared with participants with lower levels of formal education. CONCLUSIONS: Participants spent most household income on NNDF, a possible consequence of generation discrepancy between younger and older participants. The tendency toward NNDF, particularly among youth, should be addressed with an assessment of predictive factors and the development of targeted approaches to population-based interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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