Urban Food Sources and the Challenges of Food Availability According to the Brazilian Dietary Guidelines Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated availability and food sources in urban areas using elements of the NOVA food classification system, adopted by the Brazilian Dietary Guidelines, in a Brazilian municipality. In addition, the study also aimed to identify inequalities in the geographical distribution of food retailers that commercialize healthy and/or unhealthy foods. This cross-sectional study was performed in the municipality of Jundiai in the State of São Paulo, Brazil. Data from within-store audit and geographic data were used to characterizing the nutrition community environment. The mean was calculated for food items available in each of the four NOVA groups for each audited food retailer. The mean of food items available in each of the four NOVA groups for each audited food retail were calculated. The density and proportion of different types of food retailers were georeferenced. The supermarkets, medium market stores, and grocery stores presented the highest availability of unprocessed foods as well as ultra-processed foods. Establishments that sold primarily unprocessed foods and included a fruits and vegetables section at the entrance of the store had a greater availability of healthy foods, but their density in the territory was low compared to establishments that prioritized the sale of ultra-processed foods and sold ultra-processed foods in the checkout area. Especially in middle- and low-income areas, the concentration of food retailers with priority sale of ultra-processed products is reaches 22 times higher than the sale of unprocessed or minimally processed foods. The study supported the identification of regions where it was necessary to improve access to equipment that marketed unprocessed foods as a priority.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».