Development of a Method to Locate Deserts and Food Swamps Following the Experience of a Region in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Unhealthy eating and food insecurity are recognized risk factors for chronic diseases. Collective and environmental factors, such as geographic access to food condition food choices. The objective of this study was to map food deserts and food swamps in Gaspesie, a region of Quebec (Canada), using geographical information systems (GIS) and field validation. Eleven sectors (5 rural and 6 urban) where 5% of the Gaspesie population lives were considered food deserts. Eight sectors (all rural) constituting 4.5% of the population were considered food swamps. Nearly 88% (3/8) of food swamps were located in disadvantaged and very disadvantaged areas. The Gaspesie region is already actively involved in changing environments to make them conducive to healthy eating for all. The mapping of food deserts can support intersectoral collaboration on food security. Food swamp mapping will make it possible to more accurately characterize the existing food environment in the region. Both indicators will be useful in raising awareness and mobilizing partners for a comprehensive strategy to improve the food environment that is not only based on the food desert indicator alone but also takes into account the presence of food swamps.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».