Understanding Food Access in Flint: An Analysis of Racial and Socioeconomic Disparities
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this study was to describe the food landscape of Flint, Michigan, and the surrounding townships. We investigated the relationship between the location of food outlets and the racial composition of census tracts. We collected data from multiple sources; however, Data Axle, a repository of information on the U.S. and Canadian businesses, was our primary data source. Data were collected and verified between September 2020 and December 2021. The final fact-checking was completed in June 2022. We used ArcGIS 10.8.1 and SPSS Version 28 to map and analyze the data. We conducted negative binomial regression analyses to identify the difference in the likelihood of finding food retailers in census tracts where the percentage of Black residents was low and those where the percentage of Blacks was high. The article examines 1,137 food retailers in the study area: 407 were in Flint, and the remainder in the surrounding townships. Restaurants—especially fast food and take-out establishments—dominated the food environment. In addition, small groceries and convenience stores proliferated in the grocery store category. The racial composition of the census tracts mattered. Census tracts in which more than 40% of the residents are Black have a mean of 7.6 food outlets. In comparison, census tracts in which 40% or less of the residents are Black have a mean of 11.3 food outlets; the difference is significant. Census tracts with a high percentage of Blacks also had significantly fewer restaurants. The results of this study show Flint’s food landscape to be more complex and robust than described in earlier studies. It underscores the point that researchers should not rely solely on documenting the presence of supermarkets or traditional grocery stores when addressing food insecurity and food access. In the case of Flint, such food outlets comprise only 2.2% of the food landscape. Focusing exclusively on these food retailers misses several important types of food venues that residents rely on to secure food. This siloed approach also ignores the resilience and ingenuity of residents to respond to limited access to traditional food retailers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».