Perceived community environmental influences on eating behaviors: A Photovoice analysis
Notice bibliographique
Résumé
People's perceptions of local food environments influence their abilities to eat healthily. PhotoVoice participants from four communities in Alberta, Canada took pictures of barriers and opportunities for healthy eating and shared their stories in one-on-one semi-structured interviews. Using a socioecological framework, emergent themes were organized by type and size of environment. Findings show that, while availability and access to food outlets influence healthy eating practices, these factors may be eclipsed by other non-physical environmental considerations, such as food regulations and socio-cultural preferences. This study identifies a set of meta-themes that summarize and illustrate the interrelationships between environmental attributes, people's perceptions, and eating behaviors: a) availability and accessibility are interrelated and only part of the healthy eating equation; b) local food is synonymous with healthy eating; c) local food places for healthy eating help define community identity; d) communal dining (commensality) does not necessarily mean healthy eating; e) rewarding an achievement or celebrating special occasions with highly processed foods is socially accepted; f) food costs seemed to be driving forces in food decisions; g) macro-environmental influences are latent in food decisions. Recognizing the interrelationship among multiple environmental factors may help efforts to design effective community-based interventions and address knowledge gaps on how sociocultural, economic, and political environments intersect with physical worlds.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».