The Impact of Proximity to Wet Markets and Supermarkets on Household Dietary Diversity in Nanjing City, China
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the influence of the proximity to wet markets and supermarkets on urban household dietary diversity in Nanjing. Based on the data collected through a citywide survey in 2015 and the map data of wet markets and supermarkets, the Poisson regression model was deployed to examine the correlations between geographical proximity to supermarkets and wet markets and household dietary diversity. The result shows that the coefficients for the distance to the nearest wet market are not statistically significant. Although the coefficients for the distance to nearest supermarket are statistically significant, they were too minor to reach a practical importance. We argue, however, that the insignificant correlations reflect exactly the high physical accessibility to food outlets and the extensive spatially dense food supply network constituted by wet markets, supermarkets and small food stores in Nanjing, due in part to the food infrastructure development planning in Nanjing that has ensured relatively equal and convenient access to wet markets or supermarkets for all households. Our findings are verified by the survey data that more than 90% of households purchased fresh food items within their neighborhoods or in walking distance. In addition to the densely distributed food outlets, various other factors contributed to the non-significant influence of the distance to the nearest wet market and supermarket, in particular, the numerous small food stores within or close to residential communities, the prevalence of three-generation extended household structure and the high household income.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».