L’association entre le niveau de sécurité alimentaire des Premières Nations du Manitoba et leurs apports nutritionnels
Notice bibliographique
Résumé
Les taux d’insécurité alimentaire (IA) chez les Premières Nations au Canada sont plus élevés que chez les Canadiens de la population générale. L’IA est généralement associée à des apports nutritionnels moins avantageux, toutefois peu d’études se sont penchées sur cette question pour les Premières Nations vivant sur-réserve. Le but de cette recherche est de déterminer, à partir de 550 observations, s’il existe une association entre le niveau de sécurité alimentaire et les apports nutritionnels chez des adultes (> 18 ans) des Premières Nations sur-réserve du Manitoba et d’identifier les types d’aliments qui pourraient expliquer les différences statistiquement significatives. Chez les hommes, aucune des différences statistiquement significatives entre les niveaux de sécurité alimentaire pourraient avoir un effet notable sur la santé nutritionnelle puisque les nutriments en question ne sont pas « à risque » dans la population. Chez les femmes, les apports sont significativement différents entre les niveaux de sécurité alimentaire pour quelques nutriments qui sont « à risque » dans la population. Pour les femmes de 19-30 ans en IA, les apports sont supérieurs en vitamine A, en folate et en calcium. En contraste, les apports sont inférieurs en vitamines A et B6 et en potassium pour les femmes de 31-50 ans en IA, et inférieurs en vitamine B6 pour les femmes de 51-70 ans en IA. Lorsque les apports sont ajustés pour les apports énergétiques, les différences demeurent seulement statistiquement significatives pour la vitamine B6 chez les femmes de 31-50 ans et 51-70 ans. Les groupes d’aliments potentiellement responsables des différences sont identifiés. En conclusion, chez les Premières Nations du Manitoba, peu d’associations statistiquement significatives ont été identifiées entre le niveau de sécurité alimentaire et les apports en nutriments considérés « à risque » dans la population. Ceci est particulièrement le cas après ajustement pour la multiplicité des tests statistiques effectués.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».