Food deserts in Winnipeg, Canada: a novel method for measuring a complex and contested construct
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: "Food deserts" have emerged over the past 20 years as spaces of concern for communities, public health authorities and researchers because of their potential negative impact on dietary quality and subsequent health outcomes. Food deserts are residential geographic spaces, typically in urban settings, where low-income residents have limited or no access to retail food establishments with sufficient variety at affordable cost. Research on food deserts presents methodological challenges including retail food store identification and classification, identification of low-income populations, and transportation and proximity metrics. Furthermore, the complex methods often used in food desert research can be difficult to reproduce and communicate to key stakeholders. To address these challenges, this study sought to demonstrate the feasibility of implementing a simple and reproducible method of identifying food deserts using data easily available in the Canadian context. METHODS: This study was conducted in Winnipeg, Canada in 2014. Food retail establishments were identified from Yellow Pages and verified by public health dietitians. We calculated two scenarios of food deserts based on location of the lowest-income quintile population: (a) living ≥ 500 m from a national chain grocery store, or (b) living ≥ 500 m from a national chain grocery store or a full-service grocery store. RESULTS: The number of low-income residents living in a food desert ranged from 64 574 to 104 335, depending on the scenario used. CONCLUSION: This study shows that food deserts affect a significant proportion of the Winnipeg population, and while concentrated in the urban core, exist in suburban neighbourhoods also. The methods utilized represent an accessible and transparent, reproducible process for identifying food deserts. These methods can be used for costeffective, periodic surveillance and meaningful engagement with communities, retailers and policy makers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».