Explaining socioeconomic inequality in food consumption patterns among households with women of childbearing age in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The changing food environment shifts peoples' eating behaviour toward unhealthy food, including ultra-processed food (UPF), leading to detrimental health outcomes like obesity. This study examines changes in socioeconomic inequalities in food consumption spending between 2005/06 and 2010/11 in South African households with women of childbearing age (15 to 49) (WCBA). Data come from the 2005/06 and 2010/11 Income and Expenditure Surveys. The distribution of spending according to the NOVA food classification system groupings (unprocessed or minimally processed foods, processed culinary ingredients, processed and UPF products) was analysed using standard methodologies. Changes in spending inequalities between 2005/06 and 2010/11 were assessed using the concentration index (C), while the factors explaining the changes in spending inequalities were identified using the Oaxaca decomposition approach. The Kakwani index (K) was used to assess progressivity. Results show that average real spending on all food categories, including UPF, increased between 2005/06 and 2010/11. Socioeconomic inequality in UPF consumption spending decreased (C = 0.498 in 2005/06 and C = 0.432 in 2010/11), and spending on processed foods (C = 0.248 in 2005/06 and C = 0.209 in 2010/11). Socioeconomic status, race, and urban residence contributed to overall socioeconomic inequality and changes in UPF consumption inequality between 2005/06 and 2010/11. Spending on all food categories was regressive in 2005/06 (K = -0.173 for UPF and -0.425 for processed foods) and 2010/11 (K = -0.192 for UPF and -0.418 for processed foods) because such spending comprises a larger share of poorer household's income than their wealthier counterparts. The government should address these contributors to inequality to mitigate the risks associated with UPF consumption, especially among less affluent households.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».