Fruit and Vegetable Purchases in Farmer’s Market Stands: Analysing Survey and Sales Data
Notice bibliographique
Résumé
Farmers’ market implementation holds promise for increasing access to healthy foods. Although rarely measured, purchase data constitute an intermediate outcome between food environment and actual consumption. In a study conducted with two seasonal Fruits and Vegetables (FV) stands in a disadvantaged area of Montréal (Canada), we analysed how accessibility, perception, and mobility-related factors were associated with FV purchase. This analysis uses a novel measure of FV purchasing practices based on sales data obtained from a mobile application. A 2016 survey collected information on markets’ physical access, perceived access to FV in the neighbourhood, usual FV consumption and purchases. Multivariate models were used to analyse three purchasing practice indicators: number of FV portions, FV variety and expenditures. Average shoppers purchased 12 FV portions of three distinct varieties and spent 5$. Shoppers stopping at the market on their usual travel route spent less (p = 0.11), bought fewer portions (p = 0.03) and a lesser FV variety (p < 0.01). FV stands may complement FV dietary intake. Individuals for whom the market is on their usual travel route might make more frequent visits and, therefore, smaller purchases. The novel data collection method allowed analysis of multiple purchase variables, is precise and easy to apply at unconventional points of sales and could be transposed elsewhere.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».