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Enregistrement W2980213020 · doi:10.1080/19320248.2019.1672601

A Comparison of Mental Health, Food Insecurity, and Diet Quality Indicators between Foreign-Born Immigrants of Canada and Native-Born Canadians

2019· article· en· W2980213020 sur OpenAlexafffundabout
Karen Davison, Lovedeep Gondara

Notice bibliographique

RevueJournal of Hunger & Environmental Nutrition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityKwantlen Polytechnic UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFulbright Canada
Mots-clésFood insecurityImmigrationMental healthFood securityEnvironmental healthPopulationMedicineGeographyDemographyGerontologySociologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because successful integration post-immigration is critical to Canada’s population health, national data were analyzed to examine mental health, food insecurity (Household Food Security Survey Module), and diet quality (e.g., nutrient intakes) between foreign-born immigrants and native-born Canadians. After controlling for sociodemographic and health covariates, immigrants were more likely to report poor mental health, food insecurity, and poor diet quality (ORs 1.038–1.080); consume less carbohydrates, vitamin B1, and iron (ORs 0.814–0.996); and have higher intakes of fat, fiber, and vitamins B6 and B9 (ORs 1.003–1.420; all p’s<0.05). These results can help to advance policy developments to help mitigate the ‘healthy immigrant effect’.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,325 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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