The Association Between Food Security and Diet Quality Among First Nations Living On-Reserve in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Problématique: La prévalence de l’insécurité alimentaire chez les Premières Nations est plus élevée que chez les Canadiens en général, un fardeau qui s’ajoute aux prévalences inquiétantes de maladies chroniques liées à l’alimentation. Cependant, peu d’information existe sur la relation entre l’IA et la qualité de la diète pour les PN vivant sur réserve. Objectif: Étudier la corrélation entre l’insécurité alimentaire et la qualité de l’alimentation chez les PN adultes vivant sur-réserve dans 5 régions au Canada (sud du 60ème parallèle). Méthodes: Des données de rappels alimentaires de 24 heures, issues d’une étude transversale intitulée « Étude sur l’alimentation, la nutrition et l’environnement des Premières Nations », ont été analysées à l’aide de 2 indices de qualité de la diète : une adaptation canadienne du « Healthy Eating Index » (HEI) et NOVA, une classification qui se base sur la nature et le degré de la transformation alimentaire. Des analyses de régression ont exploré les facteurs sociodémographiques reliés à l’IA et à la qualité de la diète. Les scores du HEI, ainsi que la contribution énergétique des groupes NOVA ont été comparés par niveau d’IA. Résultats: La prévalence d’IA était élevée (35,7%), surtout chez les ménages avec des enfants (40,4%), les ménages sans emploi (45,4%), et ceux qui reçoivent l’assistance sociale (55,5%). Le sexe, le groupe d’âge et l’éducation étaient aussi corrélés à l’IA. Le score moyen du HEI était faible (49,0 ± 12,65) et était associé avec le sexe, l’âge, la région, le recours à l’assistance sociale, la consommation d’aliments traditionnels (AT), la participation aux activités d’AT, l’éducation, et l’IA. Les scores totaux du HEI étaient significativement plus élevés pour ceux en sécurité alimentaire (49,7) que ceux en IA (48,1), mais ils ne l’étaient plus après ajustement pour des facteurs sociodémographiques. Cependant, l’IA est demeurée significativement associée à des apports plus élevés en ingrédients culinaires transformés (sucres, huiles végétales), à des apports plus faibles en fruits et légumes et en plats cuisinés à la maison. Conclusion: Une relation significative, quoique faible, entre l’IA et la qualité de la diète a été observée. Les résultats ont révélé un besoin d’explorer les questions de revenu, d’assistance sociale et d’accès aux AT pour améliorer l’environnement alimentaire des PN.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».