Prevalence and Correlates of Food Insecurity among Students Attending a Small, Rural Canadian University
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: University students may be at risk for food insecurity (FI) due to low income coupled with rising tuition, housing, and food costs. This study aimed to determine the prevalence of FI and potential correlates among students at a small, rural Canadian university. METHODS: Health Canada's 10-item household food security survey module (HFSSM) was adapted to assess food security status within the postsecondary student population. An additional 11 items measured food access and demographics. The validated, web-based survey was distributed by email and completed by 218 students (15.6% response rate). Participants were classified as food secure, moderately food insecure, or severely food insecure using the HFSSM Adult scale. RESULTS: An overall FI rate of 37.2% was observed. This included 25.7% moderately food insecure and 11.5% severely food insecure. Students in higher years of study and who lived off campus had higher rates of FI. CONCLUSIONS: FI appears to be a significant concern for university students and has potential health and academic implications. Further research is needed to clarify the determinants and extent of FI for postsecondary students and to develop strategies to mitigate the prevalence and effects of food insecurity in these young adults.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».