How is grocery shopping completed in households with children? Gender gaps and typologies of grocery shopping in four Canadian metropolises
Notice bibliographique
Résumé
Grocery shopping is important household labor that directly impacts diet quality and related downstream health outcomes. Like other household tasks, it is usually divided unequally in opposite-gender households, with women doing more grocery shopping than men. However, common indicators used to identify gender gaps, like activity frequency and duration, are unable to sufficiently depict the full picture of the constraints women may face when engaging in grocery shopping activities. This is especially evident for women in households with children, who often share more care-related labor. To address this gap, this paper examines the gender differences in grocery shopping activities in multiple dimensions, including frequency, duration, grocery store types, travel modes, the presence of companions, time of day, and trip chaining. Drawing upon the Time Use & Food Habits survey conducted in four Canadian cities in 2021, the results show that women and men in households with children exhibit different characteristics of grocery shopping across multiple dimensions. Women compared to men not only spend longer time shopping, but also have a smaller proportion of driving to grocery stores and a larger proportion of shopping during working hours and with companions. Gender differences were further compared among different classifications of grocery shopping patterns identified through latent class analysis. Various gender gaps are found across different classifications, with women shopping with others possibly having some of the most complex constraints. Multinominal logistic regression shows that the shopping with others is associated with relatively lower socioeconomic status, more care responsibilities, and living in an urban area. Overall, this study provides evidence of nuanced gender gaps of grocery shopping in multiple dimensions, within different groups of people, and across a range of cities of various sizes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».