Intersections of Educational Attainment, Indigenous Identity, and Race/Ethnicity Best Predicted Diet Quality Among Adults in Canada: A Conditional Random Forests Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although it is well-known that diet quality varies according to multiple dimensions of socioeconomic position (SEP), much remains unknown about how these dimensions together shape diet quality. Given that diet quality associated with 1 SEP dimension (eg, income) can systematically differ across another dimension (eg, race and ethnicity), it is necessary to investigate diet quality across SEP intersections. OBJECTIVES: The aim of this study was to identify SEP intersections that best predicted lower and higher diet quality among adults in Canada. DESIGN: Population-based data were from the cross-sectional 2015 Canadian Community Health Survey-Nutrition. Data were collected by interviewers who visited selected dwellings to collect household information and administer a general health questionnaire and a 24-hour dietary recall. PARTICIPANTS/SETTING: Data from 13 617 adults aged 18 years and older living in Canada's 10 provinces. MAIN OUTCOME MEASURES: Twenty-four-hour dietary recall data were used to assess diet quality based on the Healthy Eating Index-2015 (HEI-2015) score (range, 0 to 100). STATISTICAL ANALYSES PERFORMED: Conditional random forests, a supervised machine-learning technique, were used to identify 4 of 12 SEP indicators that best individually predicted HEI-2015 scores. The resulting 4 most important predictors were used to predict diet quality using all possible 2-way intersections. RESULTS: The 4 most important intersectional predictors of HEI-2015 scores based on conditional random forest variable importance measures were (1) educational attainment and Indigenous identity and race/ethnicity, (2) educational attainment and household food insecurity, (3) educational attainment and sex/gender, and (4) household food insecurity and sex/gender. Among these 4 SEP intersections, individuals without a high school diploma living in a severely food-insecure household had the lowest (55.7), and individuals without a high school diploma identifying as Middle Eastern had the highest (64.5) predicted HEI-2015 scores. CONCLUSIONS: The SEP intersection defined by educational attainment and Indigenous identity and race/ethnicity was the most important predictor of diet quality among adults in Canada.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».