A qualitative study of the drivers of socioeconomic inequalities in men’s eating behaviours
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Men of low socioeconomic position (SEP) are less likely than those of higher SEP to consume fruits and vegetables, and more likely to eat processed discretionary foods. Education level is a widely used marker of SEP. Few studies have explored determinants of socioeconomic inequalities in men's eating behaviours. The present study aimed to explore intrapersonal, social and environmental factors potentially contributing to educational inequalities in men's eating behaviour. METHODS: Thirty Australian men aged 18-60 years (15 each with tertiary or non-tertiary education) from two large metropolitan sites (Melbourne, Victoria; and Newcastle, New South Wales) participated in qualitative, semi-structured, one-on-one telephone interviews about their perceptions of influences on their and other men's eating behaviours. The social ecological model informed interview question development, and data were examined using abductive thematic analysis. RESULTS: Themes equally salient across tertiary and non-tertiary educated groups included attitudes about masculinity; nutrition knowledge and awareness; 'moralising' consumption of certain foods; the influence of children on eating; availability of healthy foods; convenience; and the interplay between cost, convenience, taste and healthfulness when choosing foods. More prominent influences among tertiary educated men included using advanced cooking skills but having relatively infrequent involvement in other food-related tasks; the influence of partner/spouse support on eating; access to healthy food; and cost. More predominant influences among non-tertiary educated men included having fewer cooking skills but frequent involvement in food-related tasks; identifying that 'no-one' influenced their diet; having mobile worksites; and adhering to food budgets. CONCLUSIONS: This study identified key similarities and differences in perceived influences on eating behaviours among men with lower and higher education levels. Further research is needed to determine the extent to which such influences explain socioeconomic variations in men's dietary intakes, and to identify feasible strategies that might support healthy eating among men in different socioeconomic groups.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».