Investigation of Whether People Are Willing to Pay a Premium for Living in Food Swamps: A Study of Edmonton, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Extensive studies have examined how unfavorable food environments, especially food swamps (neighborhoods with oversaturated unhealthy food sources), influence people’s dietary behaviors and health. Although excess fast-food consumption may have an adverse effect on health, it also benefits consumers due to its convenience, time saving, and affordability. Therefore, people’s preference for an unhealthy food environment is not necessarily negative. Understanding how people value or disvalue unhealthy food environments is a prerequisite for developing effective policies to promote good diet habits and improve public health. Thus, this study adopts spatial hedonic pricing models to estimate people’s willingness to pay to live in food swamps. The results show that people are willing to pay a premium to live in food swamps when taking low income and low healthy-to-unhealthy food ratios into consideration. On average, a household is willing to pay a premium of C$12,309 to reside in a food swamp neighborhood. Potential reasons for the positive willingness to pay among low-income communities and households with relatively limited access to healthy food may include the unaffordability of healthy diets, preference for better tastes, and time saved in fast-food consumption. These findings can help policymakers evaluate the effectiveness of relevant policies and develop targeted strategies to improve the local food environment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».