Exploring contexts for using digital food retail services in Canada: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to understand contexts for buying food online with food delivery apps, meal kits, and online grocers in Canada. A total of 34 participants (24% identified as men) between the ages of 16 and 60 were interviewed over the phone. The participants were recruited through personal and professional networks, electronic word of mouth, and paid social media ads. The interviews were transcribed verbatim and thematic analysis was used to generate major themes: convenience, food literacy, and cost-effectiveness. Convenience was multifaceted, including protecting time, minimizing food preparation effort, and facilitating food access (without a vehicle, during illness and isolation, during bad weather, with mobility challenges, or while consuming drugs or alcohol). It was found that regardless of age, gender, or lifestyle, the contexts for using digital food retail services were similar. These services made food acquisition and preparation easier; however, the benefits may be at the detriment to food literacy. The added value that digital food retail services provided made up for any additional costs. This study highlighted the need for public health practitioners to consider different facets of convenience and the added value that digital food retail services offer when making healthy food shopping and preparation recommendations. Additionally, further investigation into the impacts of digital food retail on food literacy is warranted. Results from this study will be integrated into a larger survey exploring the relationship between online food purchasing behaviors and diet quality among Canadians.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».