Spatial Non-Stationarity Effects of Unhealthy Food Environments and Green Spaces for Type-2 Diabetes in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Environmental factors may operate differently when relations are measured across different geographical locations, a phenomenon known as spatial non-stationarity. This study investigates the spatial non-stationarity effect of unhealthy food environments and green spaces on the T2DM prevalence rate at the neighborhood level in Toronto. This study also compares how the results vary between age groups, classified as all adults (20 and above), young adults (from 20 to 44), middle adulthood (from 45 to 64), and seniors (65 and above). The geographically weighted regression model is utilized to explore the impacts of spatial non-stationarity effects on the research results, which may lead to biased conclusions, which have often been ignored in past studies. The results from this study reveal that environmental variables dissimilarly affect T2DM prevalence rates among different age groups and neighborhoods in Toronto after controlling for socioeconomic factors. For example, the green space density yields positive associations with diabetes prevalence rates for elder generations but negative relationships for younger age groups in twenty-two and four neighborhoods, respectively, around Toronto East. The observed associations will provide beneficial suggestions to support government and public health authorities in designing education, prevention, and intervention programs targeting different neighborhoods to control the burden of diabetes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».