Country food consumption in Yukon, Northwest Territories and Nunavut, Foodbook study 2014–2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This article presents a descriptive summary of the consumption of various country food (i.e. locally harvested plant and animal foods) products by residents of Yukon (YT), Northwest Territories (NT) and Nunavut (NU). Data were collected as part of the Foodbook study in 2014-2015. METHODS: The Foodbook study was conducted by telephone over a one-year period. Respondents were asked about consumption of a wide range of food products over the previous seven days. Residents of the territories were also asked about consumption of regionally-specific country food. Data were weighted to develop territorial estimates of consumption. Data on age, gender, location, income and education were also collected. RESULTS: The national response rate for the Foodbook survey was 19.9%. In total, 1,235 residents of the territories participated in the study (YT, n=402; NT, n=458; NU, n=375). Consumption of any country food during the previous seven days was reported by 77.5%, 60.7%, and 66.4% of participants in NU, NT and YT, respectively. CONCLUSION: Responses to country food questions asked alongside the main Foodbook questionnaire provide insight on country food consumption in YT, NT and NU.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».