Effectiveness of a Sliding Scale Payment Model at a Community Food Market to Reduce Customer Food Insecurity Status
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity is a global public health challenge, with those affected having inadequate or insecure access to food due to financial constraints. This study determined the effectiveness of reducing community food insecurity by implementing a sliding scale payment model approach at a local community food market in Guelph ON, Canada. In this payment model, fresh produce could be purchased at the market within a price range along a sliding scale, wherein lower income customers can confidentially select to pay prices at the lower end of the payment scale, whereas those with higher household incomes can select to pay the higher payment option. In this pilot study, customers of the community food market (n=119) were surveyed to determine their food insecurity status both prior to and after regularly shopping at the food markets, and how using the sliding scale payment model impacted their access to affordable produce. Market attendance was shown to reduce customers self-reported indicators of food insecurity (P<0.05). Additionally, customer household income levels were correlated with the price they paid along the sliding scale; wherein lower and higher income households paid for produce at a corresponding level on the payment scale. These results demonstrate that the sliding scale payment model is supported by the community across household income levels and was successful at reducing customer food insecurity. This model could be implemented in other communities to reduce food insecurity.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».