Healthy food availability and participation in WIC (Special Supplemental Nutrition Program for Women, Infants, and Children) in food stores around lower- and higher-income elementary schools
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The nutritional intake of schoolchildren is affected not only by what is consumed at school but also by what is available in food outlets near schools. The present study surveys the range of food outlets around schools and examines how the availability of healthy food in the food stores encountered varies by income status of the school and by store participation in the Special Supplemental Nutrition Program for Women, Infants, and Children (WIC) food assistance programme. DESIGN: Network buffer zones were created to reflect a quarter-mile (400 m) walk from elementary schools with lower- and higher-income student populations in Oakland, CA, USA. All food outlets within these zones were categorised by type, and audits were conducted within food stores using a checklist to assess for the presence or absence of twenty-eight healthy items (in five domains). SETTING: Mid-sized city in the USA. SUBJECTS: Food outlets near public elementary schools. RESULTS: There were considerably more food outlets around lower-income schools. Food stores near higher-income schools had higher scores in two of the five domains (healthy beverages/low-fat dairy and healthy snacks). However, there were more food stores near lower-income schools that accepted WIC vouchers. Stratification showed that WIC stores scored higher than non-WIC stores on four of the five domains. CONCLUSIONS: Although higher-income students have more access to healthy food in the environment surrounding their school, this disparity appears to be mitigated by stores that accept WIC and offer more healthy snacking options. Federal programmes such as this may be particularly valuable for children in lower-income areas.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».