OBSERVING CHANGES IN CANADIAN DEMAND FOR FOOD DIVERSITY OVER TIME
Notice bibliographique
Résumé
Research on food diversity is interdisciplinary in nature, and is highly relevant for different research fields. Eating a variety of foods has been linked to the nutritional well-being of the household. From an economic perspective, food diversity can be used to derive important conclusions regarding the economic well-being of a population under study. This paper attempts to fill two main research gaps. The first objective of this paper is to analyze the demand for food diversity in Canada for the first time. This includes observing the extent of food diversity and the identification of respective socio-economic determinants. The second main objective is to compare changes in the cross-sectional demand for food diversity over time using three data sets of the Canadian Food Expenditure Survey (1984, 1996 and 2001). Food diversity is measured twice, with a measure used in nutritional studies and an economic diversity measure to draw conclusions for both research fields. Results show that in all years the demand for diversity (both indices) is positively influenced by income, age, and household size. We observe a significant quadratic influence of income in all models. Over all years, males and singles have a lower demand for food diversity than females and married Canadians. In addition, the region the household lives in is a strong predictor of food diversity. We observe changes in demand for food diversity in Canada. It is shown that the demand for food diversity decreased from 1984 to 1996 and 2001.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».