Fast food consumption in adults living in Canada: alternative measurement methods, consumption choices, and correlates
Notice bibliographique
Résumé
Global industries and technological advancements have contributed to the proliferation of fast food (FF) establishments and ultraprocessed food, associated with poorer diet quality and health outcomes. To investigate FF as an indicator, we compared alternative methods to capture self-reported FF consumption and examined associated socio-demographic factors. We conducted a secondary analysis of the 2014-2015 Foodbook study, a cross-sectional survey on foods consumed by Canadians during the previous week. An embedded randomized design compared alternative FF intake questions of varying details. A total of 6062 participants aged 18+ were included, representing 24.7 million Canadian adults. Approximately 48% consumed FF in the past week, and of FF consumers, average frequency was twice. Asking broadly about FF intake without examples resulted in significantly lower reported FF intake compared with the two more detailed questions; the latter two were not significantly different. Burgers, pizza, and submarines/sandwiches were most commonly consumed. Men, younger age, higher BMI, women in central Canada (versus territorial regions), and men with income $30 000-$80 000 (versus >$80 000) were associated with higher FF consumption. Consumption of FF is common among Canadians; some associated factors are gender-specific. Further research examining FF as an indicator, and individual and societal implications of FF consumption, is recommended to inform programs and policies.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».