Food Insecurity among College Students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence and determinants of food insecurity among college students at the University of Nevada, Las Vegas (UNLV) during the COVID 19 pandemic. DESIGN: Cross-sectional study that collected online survey data from a convenience sample of college students. Setting: UNLV, Las Vegas, Nevada, United States. Participants: 310 UNLV students 18 years of age and older, who were enrolled during the 2020 Fall semester. RESULTS: A total of 29.4% (n=97) of the study participants were food insecure. Students with a household income greater than $50,000 were 81% less likely to be food insecure (P < 0.01) compared to students with a household income lower than $50,000. Students who reported their general health as good, fair, or poor were 2.19 times more likely to be food insecure (P = 0.02) compared to students who reported their general health as excellent or very good. For each increase in GPA of 1 point, the odds of being food insecure decreased by 58% (P = 0.01). CONCLUSIONS: This study highlights the high prevalence of food insecurity among UNLV students and provides public health professionals and policymakers with the scientific basis to develop interventions and policies aimed at reducing the rates of food insecurity among college students.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».