Food Intake and Food Selection Following Physical Relocation: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To synthesize the current available evidence on the changes in food intake and food selection after physical relocation in non-refugee populations. Methods: The inclusion criteria were studies with a measurement of food selection and/or food intake in non-refugee populations where physical relocation had occurred with self-reported or objective assessment of the neighbourhood physical environment before and after relocation. Databases searched included MEDLINE, EMBASE, CINAHL and SCOPUS from 1946 to August 2022. Results: A total of four articles met the inclusion criteria. Overall, these studies gave longitudinal ( n = 2) and cross-sectional ( n = 2) evidence to suggest that moving to an urban neighbourhood with more convenience stores, cafés and restaurants around the home was associated with an increase in unhealthy food intake in adult populations. Additional factors such as income, vehicle access, cost, availability and perceptions of the local food environment played a role in shaping food selection and food intake. Conclusion: Four internal migration studies were found. The limited evidence base calls for more research. Future studies should include children and apply appropriate research designs to account for neighbourhood self-selection and concurrent life events. International migration studies should include assessment of neighbourhood physical environments pre- and post-relocation.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».