Food expenditure patterns in the Canadian Arctic show cause for concern for obesity and chronic disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».