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Enregistrement W2313273210 · doi:10.1177/0020715214561132

Eating and ageing: A comparison over time of Italy, Ireland, the United Kingdom and France

2014· article· en· W2313273210 sur OpenAlexvenueno aff
Amy Erbe Healy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinomial logistic regressionKingdomGeographyDescriptive statisticsNorthern irelandFood habitsDemographySocioeconomicsEnvironmental healthMedicineSociologyEthnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research analysed household budget survey data from Ireland, the United Kingdom, France and Italy from 1985/1987 to 2004/2005 to determine how age groups differ in terms of food-related practices, how these patterns are changing and to see if these patterns differ across countries. Descriptive analysis and fractional multinomial logistic regression were used. Food practices seem to be changing over time across all age cohorts in Ireland and the United Kingdom; older people have different food practices now than they would have had a few decades ago. However, in Italy and France, food-related practices seem to be related to age and life course with older people eating out less as they age than they did when they were younger. If these trends continue, older people will continue to prepare their own meals to a greater extent in Italy and France in the future with the retention of home preparation skills, while the home preparation of food will continue to decline in Ireland and the United Kingdom. These trends have implications for the health and well-being of older people in those countries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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