A descriptive analysis of food pantries in twelve American states: hours of operation, faith-based affiliation, and location
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our objectives were to describe both the development, and content, of a charitable food dataset that includes geographic information for food pantries in 12 American states. METHODS: Food pantries were identified from the foodpantries.org website for 12 states, which were linked to state-, county-, and census-level demographic information. The publicly available 2015 Food Access Research Atlas and the 2010 US Census of Population and Housing were used to obtain demographic information of each study state. We conducted a descriptive analysis and chi-square tests were used to test for differences in patterns of food pantries according to various factors. RESULTS: We identified 3777 food pantries in 12 US states, providing an estimated 4.84 food pantries per 100,000 people, but ranged from 2.60 to 7.76 within individual states. The majority of counties (61.2%) had at least one food pantry. In contrast, only 15.7% of all census tracts in the study states had at least one food pantry. A higher proportion of urban census tracts had food pantries compared to rural tracts. We identified 2388 (63.2%) as being faith-based food pantries. More than a third (34.4%) of food pantries did not have information on their days of operation available. Among the food pantries displaying days of operation, 78.1% were open at least once per week. Only 13.6% of food pantries were open ≤1 day per month. CONCLUSIONS: The dataset developed in this study may be linked to food access and food environment data to further examine associations between food pantries and other aspects of the consumer food system (e.g. food deserts) and population health from a systems perspective. Additional linkage with the U.S. Religion Census Data may be useful to examine associations between church communities and the spatial distribution of food pantries.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».