Examining the associations between the food environment and dietary intake in British Columbia: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to characterize neighbourhood food environments in British Columbia (BC) and to determine if food environment characteristics were associated with fruits and vegetables (FV) intake. A cross-sectional study was conducted using geospatial food environment (Can-FED) and neighbourhood environment measures from the BC Generations Project, a cohort of males and females aged 35-69. Food environment measures (chain grocery stores, fast food outlets, convenience stores, and two relative measures of food outlets) were categorized according to density: class 0 (no presence) to class 4 (highest density). Multivariable mixed-effect models adjusted for sociodemographics and neighbourhood characteristics were constructed to assess the associations between food environments and FV intakes as a continuous variable and as <5 or ≥ 5 servings of FV/day. Approximately 50% of participants lived in neighbourhoods without chain grocery stores, fast food outlets or convenience stores within walking distance. An inverse association between neighbourhoods with the highest density of fast-food restaurants and FV consumption was observed (Odds ratio (OR) =0.89, 95% CI: 0.80, 0.98). Associations between chain grocery stores, convenience stores and FV consumption were attenuated with adjustment for neighbourhood characteristics: walkability, material and social deprivation. The findings suggest the presence of food deserts across urban areas in BC. Participants living in neighbourhoods with greater density of fast-food restaurants were less likely to consume ≥5 servings of FV per day. Further studies are needed to understand the lack of associations between other characteristics of the food environment and dietary intake.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».