Inequities in dietary intake and eating behaviours among adolescents in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide contemporary evidence of how dietary intake and eating behaviours vary by social positions among adolescents. METHODS: We used survey data collected during the 2020-2021 school year from 52,138 students attending 133 secondary schools in Alberta, British Columbia, Ontario, and Quebec, Canada. Multiple regression models tested whether self-reported indicators of dietary intake and eating behaviours differed by gender, race/ethnicity, and socioeconomic status (SES). RESULTS: Females were more likely than males to skip breakfast, restrict eating, and consume fruit, vegetables, and fast food on more days. Gender-diverse/"prefer not to say" students were more likely to restrict eating than males and the least likely to consume breakfast and drink water daily, and fruits and vegetables regularly. Black and Latin American students were more likely to restrict eating and consume purchased snacks and fast food, and less likely to drink water daily than white and Asian adolescents. Daily breakfast consumption was most likely among Latin American students. Black students were the least likely to report eating breakfast daily and fruits and vegetables regularly. Lower SES was associated with lower odds of eating breakfast and drinking water daily and regular fruit and vegetable consumption, and higher odds of restrictive eating and purchased snack consumption. Fast food consumption had a u-shaped association with SES. CONCLUSION: Results emphasize gender, racial/ethnic, and socioeconomic inequities in the diets and eating behaviours of adolescents. There is a critical need to address the structural factors contributing to inequities and prevent the consequences of dietary disparities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».