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Enregistrement W3157844510 · doi:10.82308/1074

Neighbourhood fast food access and fast food consumption in Canada

2020· article· en· W3157844510 sur OpenAlexfundaboutno aff
Clara Kaufmann

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)Food consumptionConsumption (sociology)Food processingGeographyAgricultural economicsFood scienceEconomicsSociologyMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food environments with high fast food access may increase risk for poor diet. As much as 62% of the Canadian diet consists of highly processed convenience foods, including food consumed at so-called ‘fast food’ outlets (Ogilvie & Eggleton, 2016). These types of limited service restaurants offer convenience foods, which are typically both calorically dense and high in fat, salt, and sugar. This thesis contributes a new measure of fast food access for Canadian neighbourhoods and examines whether neighbourhood fast food access is associated with increased fast food consumption. Fast food retail outlets were extracted from the Statistics Canada Business Register and mapped in a geographic information system (ArcGIS) by their geocoded location. Absolute and relative fast food access measures were created using 1000m and 3000m network buffers in the neighbourhoods of respondents of the 2015 Canadian Community Health Survey-Nutrition (N = 10,182). Fast food consumption was measured using a question from the survey’s 24-hour dietary recall. 12.7% of adult Canadians reported eating in a fast food restaurant the previous day, with this number varying by province and city. Despite significant variation in Canadian adults’ reporting of fast food consumption across provinces and cities, there was no conclusive influence of the neighbourhood food environment (at either 1000m or 3000m) on fast food consumption. Factors associated with fast food consumption in multivariate analyses were young age (18-24), being male, single, and in the workforce. Results speak to the scale at which fast food consumption cultures may be created. Neighbourhood access may matter less than the surrounding urban environment as a whole in determining fast food consumption

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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