Food outlet visits, physical activity and body weight: variations by gender and race–ethnicity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent evidence documents significant associations between community design, physical activity and obesity when adjusting for demographic covariates. Yet it is well understood that energy imbalance and weight gain are also a function of dietary patterns, and perhaps the degree of access to healthy food choices. METHODS: The current study builds upon the Atlanta-based SMARTRAQ study of over 10,000 respondents and reports an integrated assessment of obesity impacts of physical activity and food outlet visitation. Respondents in the SMARTRAQ survey aged 25-65 provided BMI, self-reported physical activity levels (IPAQ), demographic factors, and where they went for food over a 2 day period. RESULTS: The relative effect of physical activity, neighbourhood walkability, and food outlet visitation on BMI differed significantly across gender and ethnicity. BMI in females increased with fast food and decreased with grocery store visitation and physical activity, but not with walkability or walking. BMI in males was not related to where they went for food but decreased with walking and overall physical activity and with walkability. Fast food visitation was associated with increased BMI in white respondents and grocery store visitation with decreased BMI in black respondents. Meeting moderate activity guidelines was associated with lower BMI in both black and white respondents, yet walking was only significant in predicting reduced BMI in white respondents. CONCLUSION: Obesity influences of physical activity, walkability, and where people go for food differ significantly across gender and ethnicity and offer important policy implications and insights for future research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».