Food-Seeking Behaviors and Food Insecurity Risk During the Coronavirus Disease 2019 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Food insecurity risk increases among disaster-struck individuals. The authors employed the social determinants of health framework to (1) describe the characteristics and food-seeking behaviors of individuals coping with the coronavirus disease 2019 pandemic and (2) evaluate the relationship between these factors and food insecurity risk. DESIGN: A cross-sectional Qualtrics survey was administered May 14-June 8, 2020. PARTICIPANTS: Adults living in New York were recruited online (n = 410). MAIN OUTCOME MEASURE: Food insecurity risk. ANALYSIS: Logistic regression analyses were conducted using a model-building approach. RESULTS: A total of 38.5% of the sample was considered food insecure after the coronavirus disease 2019 outbreak. The final model revealed that not knowing where to find help to acquire food, reporting that more food assistance program benefits would be helpful, being an essential worker, having general anxiety, and being a college student were risk factors for food insecurity regardless of demographic characteristics. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: With more individuals experiencing food insecurity for the first time, there is a need for enhanced outreach and support. The findings complement emerging research on food insecurity risk during and after the pandemic and can help to inform food assistance programs and policies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».