Environnement alimentaire de consommation : développement d’un instrument de mesure et évaluation dans quatre quartiers de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : L’environnement alimentaire (EA) correspond à l’ensemble des conditions dans lesquelles les consommateurs se procurent et consomment des aliments. Cet environnement a le potentiel d’influencer le comportement alimentaire des individus. L’EA de consommation est peu documenté au Québec, limitant notre capacité à développer des programmes et politiques pour soutenir la saine alimentation. Objectifs: L’objectif principal de ce projet est de développer et valider un outil d’évaluation de l’EA de consommation spécifique au contexte du Québec. L’objectif secondaire est de caractériser l’EA de consommation de quatre quartiers de Montréal. Méthodologie : Le MEAC-S a été développé, testé pour sa fidélité et utilisé pour évaluer l’EA dans 17 supermarchés. Il mesure la variété, la longueur d'étalage, le prix et la mise en valeur des fruits et légumes (FL), croustilles, boissons gazeuses et repas prêts-à-manger, ainsi que la qualité des FL frais. La taille des commerces a été estimée à partir de la longueur d’étalage totale mesurée par commerce. Des coefficients de corrélation intra-classe ont été calculés pour évaluer la fidélité du MEAC-S et des corrélations de Spearman ont été utilisées pour explorer les associations entre les indicateurs de l’EA. Résultats : Les coefficients de corrélation intra-classe suggèrent une bonne fidélité pour la majorité des indicateurs du MEAC-S. L’analyse descriptive des quartiers met en lumière la variabilité de la longueur d’étalage, de la variété et du prix des FL entre les supermarchés, ainsi que la mise en valeur disproportionnée des produits ultra-transformés. Le prix des produits ultra-transformés est inversement associé avec leur proéminence (p<0,005) et leur promotion (p<0,003). La taille des commerces est associée avec la promotion des produits ultra-transformés (p<0,001), mais pas des FL. Conclusion : Cette étude suggère que l’offre alimentaire dans les supermarchés varie grandement d’un commerce à l’autre et souligne la nécessité d’utiliser un large éventail d’indicateurs pour évaluer l’EA de 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».