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Enregistrement W4405084237 · doi:10.1080/19371918.2024.2425869

Political Parties and Household Food Insecurity Among Canadian Provinces: A Panel Data Analysis, 2005–2014

2024· article· en· W4405084237 sur OpenAlexaffabout
Edwin Ng, Chloe France, Thara Thakidiyil

Notice bibliographique

RevueSocial Work in Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsDemographic economicsPanel dataFood insecurityPanel analysisContext (archaeology)Political scienceEconomic growthEconomicsGeographyFood securityLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, links between social determinants and household food insecurity (HFI) are well-documented, but the influence of political parties remains unclear. This study examines whether political parties predict HFI rates across Canadian provinces and explores the mediating roles of low income and social assistance. Panel data from 2005 to 2014 were obtained from Statistics Canada, with political party strength categorized as left, center, or right. Linear regressions with Driscoll and Kraay standard errors reveal that left-leaning parties are associated with lower HFI rates, right-leaning parties with higher rates, and center parties show no significant effect, controlling for demographic and economic factors. Low income and social assistance fully mediate the effect of left parties but only partially mediate the effect of right parties. These findings provide insights into the politics of food insecurity, with implications for social work in the context of COVID-19.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,417
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,033 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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