Monitoring Food Affordability: Reliability and Validity of an Online Nutritious Food Basket
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aimed to assess the reliability and validity of an online approach to monitoring food affordability in Ontario using the updated Ontario Nutritious Food Basket (ONFB). Methods: The ONFB was priced online in 12 large multi-chain grocery stores to test intra-/inter-rater reliability using percent agreement and intra-class correlations (ICCs). Then, the ONFB was priced in-store and online in 28 stores to estimate food price differences using paired t-tests and Pearson’s correlation for all (n =1708) and matched items (same product/brand and purchase unit) (n = 1134). Results: Intra-/inter-rater agreement was high (95.4%/81.6%; ICC = 0.972, F = 69.9, p < 0.001). On average, in-store prices were less than $0.02 lower than online prices. There were no significant differences between mean in-store and online prices for all items (t = 0.504 p = 0.614). The mean price was almost perfectly correlated between in-store and online (fully matched: R = 0.993 p < 0.001; all items: R = 0.967 p < 0.001). Online monthly ONFB estimates for a family of four were strongly correlated (R = 0.937 p < 0.001) with estimates calculated using in-store data. Conclusions: Online pricing is a reliable and valid approach to food costing in Ontario that contributes to modernizing the monitoring of food affordability in Canada and abroad.
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».