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Enregistrement W3042230606 · doi:10.15353/cfs-rcea.v7i1.366

A Participatory Study of the Health and Social Impact of a Community Food Centre in Ottawa, Canada

2020· article· en· W3042230606 sur OpenAlexaffvenueabout
Aganeta Enns, Myddryn Ellis, Tracey O’Sullivan, Peter Milley, Elizabeth Kristjansson

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoiceFood insecurityParticipatory action researchCitizen journalismFood securityStigma (botany)Environmental healthBusinessPolitical sciencePublic relationsEconomic growthMedicineAgricultureGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food insecurity is a pervasive and persistent issue across Canada, where a growing number of people are accessing food banks. Conventional food banks may offer relief for immediate needs but typically have limited capacity to address longer-term food insecurity. This paper focuses on the Parkdale Food Centre in Ottawa, ON, which provides food assistance alongside a range of programs and initiatives designed to address food insecurity and related needs in its community. This qualitative study aims to examine how participation in the programs at the Parkdale Food Centre influences the physical, mental, and social health of people who access the food centre. Semi-structured interviews and a participatory photovoice project were conducted with people who access the food centre. The results indicate that people who access the food centre perceived a positive influence of the programs on their food, health, and social needs, particularly with respect to improved access to fresh foods, connections to social and health resources, and reduced stigma. Incorporating additional food, health, and social programming into an existing food assistance program may help ameliorate elements of food insecurity and associated negative outcomes within communities impacted by this issue.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0390,011
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,119 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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