Des fruits et légumes au métro : évaluation d’une intervention visant à améliorer leur accès dans un quartier défavorisé de l’Est de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
La mise en place de sources alternatives d’approvisionnement (SAA) dans des secteurs mal desservis telles que des marchés locaux offrant des fruits et légumes (FL) frais représente une stratégie prometteuse pour prévenir les maladies chroniques et réduire les inégalités de santé. Toutefois, l’efficacité de ces interventions demeure incertaine. Cette étude vise à évaluer l’utilisation d’un nouveau marché de FL frais mis en place aux abords d’une station de métro dans un quartier défavorisé de Montréal où l’offre était préalablement limitée. Les données ont été collectées auprès des utilisateurs du marché directement au point d’achat (n=218) et par téléphone auprès d’un échantillon aléatoire de résidents vivant à proximité (n=335). Parmi les utilisateurs recrutés au marché, 23% avaient un faible revenu, 57% ne consommaient pas suffisamment de FL et 54% n’avaient pas accès à une voiture. Après ajustement pour les co-variables, le niveau d’éducation et le fait de se situer sous la mesure de faible revenu n’étaient pas associés à l’utilisation du marché (n=438). Consommer suffisamment de FL [OR=1.82, 95% CI (1.070-3.099)], résider plus près du marché [OR pour distance domicile-marché = 0.86, IC 95% (0,76-0.97)], passer devant le marché sur son itinéraire habituel de déplacement [OR=2.57, IC 95% (1.46-4.53)] et ne pas avoir accès à une voiture [OR=3.16, IC 95% (1.78-5.62)] étaient associés à son utilisation. Le marché a rejoint des populations souvent contraintes dans leurs pratiques d’approvisionnement, notamment les populations à faible revenu, celles qui dépendent du transport en commun et celles vivant seules. Le lieu de transit semble avoir particulièrement contribué à démocratiser l’accès. Implantées dans des lieux stratégiques, les SAA représentent une stratégie prometteuse pour améliorer l’accès à des FL frais et possiblement augmenter leur consommation.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».