The Local Food Environment of Children in London Ontario: A Methodological Comparison
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined current methodological approaches to characterize the local food environment around children in London, Ontario, assessing variations in BMI and dietary preferences in relation to the choice of food environment measure. Taking advantage of a unique dataset that collected GPS trajectories of children’s schools and homes for a large sample of children between 11 and 14 years of age, two commonly-used approaches (i.e., network buffers and Euclidean buffers), and two novel measures of activity spaces (i.e., standard deviational ellipses and α-hulls) are used as ‘geographic containers’ (i.e., areal units) to derive food outlet measures. Results showed slight to low agreement in the percent of shared area between the various containers and the α-hulls. Kappa statistics further confirmed the slight to low agreement between the food outlet measures derived from activity space containers and Network and Euclidean buffer containers. There is considerable variation in the maximum number of outlets between the various group comparisons across gender, weight status and reported food outlet visit. In addition, results from logistic models point to consistent evidence of gender differences in dietary and weight outcomes across containers, but did not support an overall clear effect of food environment measures across choice of geographic container.\nWhen assessing the role of local food environment on children’s outcomes, studies should select the appropriate geographic container definition depending on whether the focus is on opportunities (accessibility) or affordances (exposure).
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».