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Enregistrement W2625131604 · doi:10.15353/cfs-rcea.v4i1.204

Student food insecurity at the University of Manitoba

2017· article· en· W2625131604 sur OpenAlexafffundvenueabout
Meghan Entz, Joyce Slater, Annette Aurélie Desmarais

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsUniversity of Manitoba
Mots-clésFood insecurityFood securityPopulationGraduate studentsAffect (linguistics)SocioeconomicsEnvironmental healthGeographyEconomic growthPolitical sciencePsychologySociologyMedicineEconomicsAgriculturePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While rates of food insecurity among various sectors of Canadian population are well documented, food security among post-secondary students as a particularly vulnerable population has emerged in recent years as an area of research. Based on a survey of 548 students in the 2015/16 school year, this article examines the extent of food insecurity among a population of undergraduate and graduate students at the University of Manitoba. Our study reveals that 35.3% of survey respondents face food insecurity. 23.5% of these students experience moderate food insecurity, while 11.8% are severely food insecurity. Using chi-square tests and regression analysis, we compare these rates with various demographic indicators to assess which students are at greater risk of food insecurity, factors contributing to food insecurity, and its effect on their student experience, their health and their lives in general. In contemplating funding for post-secondary institutions and increases in tuition fees, provincial governments need to consider how this will affect student food security

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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