Perceived racial discrimination and eating habits: a systematic review and conceptual models
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: There is no systematic review on the relationship between racial discrimination and eating habits. OBJECTIVE: A systematic review was conducted to synthesize evidence on the association between perceived racial discrimination (PRD) and eating habits. A conceptual model was developed to depict the most common mechanisms used to explain this association. DATA SOURCES: Articles were retrieved from the PubMed, Embase, LILACS, and PsycINFO databases from inception to January 2021. STUDY SELECTION: Only observational studies were included, and there were no restrictions on age, racial group, or country. Two reviewers selected the articles independently. DATA EXTRACTION: Data were extracted independently by 2 reviewers. The assessment of methodological quality was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: All studies retrieved were conducted among the US population. Nineteen studies were included. On average, the studies showed a methodological quality of 66%. Forty-six associations were evaluated: 38 between PRD and negative eating habits, 29 between PRD and eating behavior, and 17 between PRD and food consumption. CONCLUSIONS: PRD negatively affects eating habits. A conceptual framework based on ecosocial theory is suggested as a guide for future research. Further studies in different countries (beyond the United States) should be conducted to understand how racial discrimination affects eating habits within different ethnic, cultural, social, and economic contexts. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD42019142605.
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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 | 0,023 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».