The local restaurant environment in relation to eating out and sugary drink intake among Canadian children and youth
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accessibility of food retail in communities may play a role in shaping the food choices of local residents. However, previous studies have shown mixed results. This study examined associations between the local restaurant environment and the frequency of eating food from restaurants and intake of sugary drinks among Canadian children and youth. Data and methods: The study cohort consisted of 23,776 participants (aged 1 to 17 years) in the 2019 Canadian Health Survey on Children and Youth who resided in large urban population centres across the Canadian provinces. Measures of geographic access to various restaurant types within walking distance of participants' residential areas came from the 2018 Canadian Food Environment Dataset. Poisson regression models with robust standard errors assessed associations between measures of absolute densities (number per km²) of full-service, fast-food and other restaurants, and the relative density of fast-food restaurants (as a percentage of total restaurants) with the frequency of eating food from fast-food or full-service restaurants and sugary drink intake in the previous seven days. Results: After adjustment for a range of sociodemographic covariates, there were no consistent associations between absolute and relative measures of restaurant access and the frequency of eating food from restaurants or intake of sugary drinks. Interpretation: Results reveal no consistent relationships between local restaurant exposures and the frequency of eating food from restaurants or sugary drink intake among Canadian children and youth. Efforts to create environments that foster healthy food choices among young people will remain important but will likely need to target multiple activity spaces beyond the local neighbourhood.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,004 | 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 ».