Assessing the relevance of neighbourhood characteristics to the household food security of low-income Toronto families
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although the sociodemographic characteristics of food-insecure households have been well documented, there has been little examination of neighbourhood characteristics in relation to this problem. In the present study we examined the association between household food security and neighbourhood features including geographic food access and perceived neighbourhood social capital. DESIGN: Cross-sectional survey and mapping of discount supermarkets and community food programmes. SETTING: Twelve high-poverty neighbourhoods in Toronto, Ontario, Canada. SUBJECTS: Respondents from 484 low-income families who had children and who lived in rental accommodations. RESULTS: Food insecurity was pervasive, affecting two-thirds of families with about a quarter categorized as severely food insecure, indicative of food deprivation. Food insecurity was associated with household factors including income and income source. However, food security did not appear to be mitigated by proximity to food retail or community food programmes, and high rates of food insecurity were observed in neighbourhoods with good geographic food access. While low perceived neighbourhood social capital was associated with higher odds of food insecurity, this effect did not persist once we accounted for household sociodemographic factors. CONCLUSIONS: Our findings raise questions about the extent to which neighbourhood-level interventions to improve factors such as food access or social cohesion can mitigate problems of food insecurity that are rooted in resource constraints. In contrast, the results reinforce the importance of household-level characteristics and highlight the need for interventions to address the financial constraints that underlie problems of food insecurity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».