MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387326108 · doi:10.1080/03670244.2023.2264197

Traditional Food Consumption in Andean Ecuador and Associated Consumer Characteristics, Shopping and Eating Habits

2023· article· en· W4387326108 sur OpenAlexafffund
Gabriel April-Lalonde, Ana Deaconu, Donald C. Cole, Malek Batal

Notice bibliographique

RevueEcology of Food and Nutrition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research Centre
Mots-clésSocioeconomic statusConsumption (sociology)SustainabilityPoisson regressionPublic healthGeographyEnvironmental healthPopulationEquity (law)SocioeconomicsMedicineEconomicsSociologyBiologyPolitical scienceEcologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional foods (TFs) hold increasing global relevance due to their potential to address health and dietary challenges. This study explores TF consumption and patterns in a middle-income country's general population. Using 2017 Ecuadorian highlands survey data, we identified four consumption clusters with distinct TF preferences. Chi-square tests identified variations in independent variables across clusters. Poisson regression models highlighted city, age, education, and food habits as independent predictors of TF-based clusters. Our findings broaden TF importance to nutrition beyond specific populations. Understanding consumption patterns and socioeconomic links supports nuanced public health strategies to tackle contemporary health, social equity, and sustainability issues.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcology of Food and NutritionMême sujetConsumer Attitudes and Food LabelingTravaux en français237 207