Monday Poster Session
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Low consumption of fruit and vegetables is a risk factor for poor health.Some studies have shown consumption varies across neighbourhoods, with lower intake in disadvantaged neighbourhoods.However, findings are far from consistent.Such inconsistencies suggest that socio-spatial inequities in diet may be context-specific, highlighting a need for international comparisons across contexts.Our study examined variations in fruit and vegetable consumption among adults living in neighbourhoods of varying socioeconomic status (SES) across seven countries (Australia, New Zealand, Canada, Netherlands, USA, Scotland, Portugal).METHODS: This study used data from seven existing studies with key variables assessed in adults from neighbourhoods of varying SES.Data were harmonised and logistic regression was used to examine associations between neighbourhood SES and binary fruit and vegetable consumption separately, adjusting for neighbourhood clustering and age, gender and education.RESULTS: Analyses showed evidence of an association between neighbourhood SES and fruit consumption (P < 0.05) in New Zealand, Canada and Scotland.Results showed increased odds of fruit intake in higher SES areas.Results for vegetable intake were less consistent.In Australia, New Zealand and Canada, there was evidence of reduced odds of vegetable consumption for those residing in low SES areas, while in Portugal adults in the highest SES areas had lowest odds of consumption.The other studies showed no difference by SES.CONCLUSIONS: This study highlights that associations between diet and neighbourhood deprivation vary across countries.Neighbourhood environments have the potential to influence healthy behaviour and further research is required to examine the context in which these associations arise.It may be that differential access to resources in which this produce is available was a factor explaining the associations in this study.However, it is important to acknowledge discrepancies across the studies in terms of sampling, measures, and definitions of neighbourhoods, meaning we cannot draw strong conclusions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,884 | 0,756 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».