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Enregistrement W4409384123 · doi:10.1038/s41366-025-01771-z

Prevalence of online food delivery platforms, meal kit delivery, and online grocery use in five countries: an analysis of survey data from the 2022 International Food Policy Study

2025· article· en· W4409384123 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Obesity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood deliveryMealMedicineGrocery shoppingBusinessEnvironmental healthMarketingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Online food retail use is rapidly increasing in popularity, and offers user-friendly apps, and new food delivery models, including online food delivery platforms, online grocery retailers, and online meal kit delivery. We aimed to: (1) quantify the prevalence of online food retail platform use by adults across Australia, Canada, Mexico, the United Kingdom and the United States, and to (2) assess the associations between sociodemographic and behavioural factors and use of online food retail platforms. METHODS: A cross-sectional online survey was conducted with adults as part of the 2022 International Food Policy Survey (n = 19,877). We described the frequency of use and number of meals ordered using different online food retail and delivery platforms. Logistic regression models were fitted to assess associations between the use of online food retail and delivery platforms, and sociodemographic and behavioural factors (including age, sex, household composition, BMI, income adequacy, ethnicity, cooking skills, nutrition knowledge, and frequency of food preparation). RESULTS: Online ordering was more prevalent in Mexico (72%), and in the United States (62%) in comparison with Australia, Canada, or the United Kingdom (45-56%). Overall, across all countries, 58% of participants used online retail and delivery platforms, most commonly online orders from restaurants (36% of participants), online supermarkets (28%), online meal kits (14%), online only grocery stores (11%), and online convenience stores (11%). The odds of using online restaurants was significantly higher for men (OR: 1.23, 95% CI: 1.14-1.33) and participants aged 18-29 (compared to those 60 years or older) (OR: 6.10, 95% CI: 5.34-7.00). Participants aged 18-29 also had the highest odds of using online convenience stores (OR: 7.51, 95% CI: 5.71-9.88). Participants living with primary school aged children had higher odds of using online supermarkets compared to those without children (OR: 2.56, 95% CI: 2.22-2.94). CONCLUSIONS: A substantial proportion of people are buying food online. Efforts to improve population diets need to ensure that online food retail platforms support good health and nutrition.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,247 · 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