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Enregistrement W2947923758 · doi:10.1186/s12889-018-6344-2

Geographic and socio-demographic predictors of household food insecurity in Canada, 2011–12

2019· article· en· W2947923758 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésBiostatisticsMedicineEnvironmental healthFood insecurityPublic healthEpidemiologySocioeconomicsDemographyFood securityGeographyNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Household food insecurity is a potent social determinant of health and health care costs in Canada, but understanding of the social and economic conditions that underlie households' vulnerability to food insecurity is limited. METHODS: Data from the 2011-12 Canadian Community Health Survey were used to determine predictors of household food insecurity among a nationally-representative sample of 120,909 households. Household food insecurity over the past 12 months was assessed using the 18-item Household Food Security Survey Module. Households were classified as food secure or marginally, moderately, or severely food insecure based on the number of affirmative responses. Multivariable binary and multinomial logistic regression analyses were used to determine geographic and socio-demographic predictors of presence and severity of household food insecurity. RESULTS: The prevalence of household food insecurity ranged from 11.8% in Ontario to 41.0% in Nunavut. After adjusting for socio-demographic factors, households' odds of food insecurity were lower in Quebec and higher in the Maritimes, territories, and Alberta, compared to Ontario. The adjusted odds of food insecurity were also higher among households reliant on social assistance, Employment Insurance or workers' compensation, those without a university degree, those with children under 18, unattached individuals, renters, and those with an Aboriginal respondent. Higher income, immigration, and reliance on seniors' income sources were protective against food insecurity. Living in Nunavut and relying on social assistance were the strongest predictors of severe food insecurity, but severity was also associated with income, education, household composition, Aboriginal status, immigration status, and place of residence. The relation between income and food insecurity status was graded, with every $1000 increase in income associated with 2% lower odds of marginal food insecurity, 4% lower odds of moderate food insecurity, and 5% lower odds of severe food insecurity. CONCLUSIONS: The probability of household food insecurity in Canada and the severity of the experience depends on a household's province or territory of residence, income, main source of income, housing tenure, education, Aboriginal status, and household structure. Our findings highlight the intersection of household food insecurity with public policy decisions in Canada and the disproportionate burden of food insecurity among Indigenous peoples.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle