Neighbourhood food environments revisited: When food deserts meet food swamps
Notice bibliographique
Résumé
This study uses service area–based coverage and various count regression methods to assess neighbourhood‐level healthy and unhealthy food environments, and food access associated with different socio‐economic groups in Edmonton, Canada. We identify three types of vulnerable neighbourhoods according to different food environments: food deserts (i.e., neighbourhoods lack sufficient access to healthy foods); food swamps (i.e., neighbourhoods have excess access to unhealthy foods); and those with overlaps of food swamps and food deserts. We also identify neighbourhoods with superior access to healthy foods (i.e., food oases). Additionally, our results from regression analyses indicate: (1) child population is negatively associated with both healthy and unhealthy food resources; (2) good access to public transportation is associated with good coverage of all healthy food outlets and convenience stores; and (3) deprived neighbourhoods with higher percentages of minority populations have better coverage of both healthy and unhealthy foods in general. The results from this study can help the City of Edmonton identify the key neighbourhoods with high potential for local business and the hotspot neighbourhoods that require particular support. Tailored strategies are proposed to effectively and efficiently improve food environments with limited resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».