Premiums for Residing in Unfavorable Food Environments: Are People Rational?
Notice bibliographique
Résumé
The most extensive research areas in the food environment literature include identifying vulnerable dietary environments and studying how these environments affect eating behaviors and health. So far, research on people's willingness to pay (WTP) for residing in different types of food environments is limited. Therefore, this study aims to estimate WTP for different types of food environments by using spatial hedonic pricing models. The empirical application applies to the Canadian city of Edmonton. The results show that people are willing to pay a premium to live in neighborhoods with poor access to supermarkets and grocery stores (food-desert type) and neighborhoods with excessive access to fast-food restaurants and convenience stores (food-swamp type). Why do rational people prefer to live in disadvantaged food environments? The seemingly counter-intuitive result has its rationality. The premium paid to live in food-desert type environment may reflect people's dislike of noise, traffic jams, and potential safety issues brought by supermarkets and grocery stores. The WTP for living in food-swamp type environment may reflect people's preference for convenience and time-saving brought by fast-food consumption in modern urban society. Additionally, the inability of low-income families to afford healthy food may be a deeper reason for choosing to live in neighborhoods with excess access to fast food. To improve the eating environment and encourage healthy lifestyles, the government can encourage healthier fast-food restaurants, provide grocery shopping vouchers, and promote community garden projects.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».