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Enregistrement W4205585699 · doi:10.3148/cjdpr-2021-032

Exploring Barriers to Food Security Among Immigrants: A Critical Role for Public Health Nutrition

2022· article· en· W4205585699 sur OpenAlexaffvenue
Clare E. Ramsahoi, Sasha S. Sonny, Jennifer M. Monk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityImmigrationResidencePublic healthEnvironmental healthBusinessMedicineFood insecurityAcculturationEconomic growthPolitical scienceGeographyNursingEconomicsDemographic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Upon moving to a new country and new food environment, 2 important public health issues may be experienced by immigrants as they adapt to their new country of residence, namely a higher prevalence of food insecurity and/or a decline in overall health over time postimmigration. Therefore, improving the food environment experienced by new migrants may be an effective strategy to reduce long-term health complications and improve well-being postimmigration. The aim of this paper is to discuss the potential barriers experienced by new immigrants in the access, availability, and utilization of familiar culturally appropriate foods and the subsequent impact on their food security status. Culturally appropriate foods are foods commonly consumed as part of cultural food traditions and are often staples within the diet; however, limited availability of and/or access to these foods can reduce food security. By understanding the barriers to food security and challenges that may be faced by immigrants and refugees, dietitians will be better equipped to assist these individuals in accessing culturally familiar foods and improve quality of life. In this capacity, dietitians can play a critical public health nutrition role by serving as a conduit for new immigrants to access community resources and navigate a new food environment.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,527
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,004 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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