Promoting access to fresh fruits and vegetables through a local market intervention at a subway station
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Alternative food sources (AFS) such as local markets in disadvantaged areas are promising strategies for preventing chronic disease and reducing health inequalities. The present study assessed how sociodemographic characteristics, physical access and fruit and vegetable (F&V) consumption are associated with market use in a newly opened F&V market next to a subway station in a disadvantaged neighbourhood. DESIGN: Two cross-sectional surveys were conducted among adults: (i) on-site, among shoppers who had just bought F&V and (ii) a telephone-based population survey among residents living within 1 km distance from the market. SETTING: One neighbourhood in Montreal (Canada) with previously limited F&V offerings. SUBJECTS: Respectively, 218 shoppers and 335 residents completed the on-site and telephone-based population surveys. RESULTS: Among shoppers, 23 % were low-income, 56 % did not consume enough F&V and 54 % did not have access to a car. Among all participants living 1 km from the market (n 472), market usage was associated (OR; 95 % CI) with adequate F&V consumption (1·86; 1·10, 3·16), living closer to the market (for distance: 0·86; 0·76, 0·97), having the market on the commute route (2·77; 1·61, 4·75) and not having access to a car (2·96; 1·67, 5·26). CONCLUSIONS: When implemented in strategic locations such as transport hubs, AFS like F&V markets offer a promising strategy to improve F&V access among populations that may be constrained in their food acquisition practices, including low-income populations and those relying on public transportation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».