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Enregistrement W576770140 · doi:10.5860/choice.193261

Local food environments: food access in America

2015· article· en· W576770140 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueChoice Reviews Online · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood processingFood systemsFood industryAgricultureConsumption (sociology)GeographyBusinessPolitical scienceSociologyFood securitySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Kimberly B. Morland Defining Local Food Environments Food Retailing in the United States Food Consumption Trends in the United States Conceptual Models and Local Food Environments References U.S. Agricultural Policies and the U.S. Food Industry: Production to Retail Arlene Spark U.S. Government Oversight of Agriculture U.S. Farm Bill Overview and History of the Farm Bill U.S. Food Industry References Environmental Injustice Connects Local Food Environments with Global Food Production Steve Wing Environmental Injustice and Industrial Food Production Industrial Farm Animal Production Economic, Social, and Political Impacts of Industrial Animal Production References Geography of Local Food Environments: People and Places Kimberly B. Morland Environmental versus Individual Causes of Disease Racial Segregation in the United States Segregation and Area Resources Developing a Conceptual Model Measurement of Geographic Boundaries of Local Food Environments Measurement of Food Availability Evidence of Disparities in Access to Healthy Foods in the United States (1997-2013) References Local Food Environments and Dietary Intake Barbara A. Laraia, Bethany Hendrickson, and Yun T. Zhang Diet and Health Measuring Diet for Local Food Environment Research Food Environment Measures and Methods Association Between Diet and Food Prices and Quality School Environment External School Environment Summary and Conclusions References Local Food Environments and Diet-Related Health Outcomes: A Systematic Review of Local Food Environments, Body Weight, and Other Diet-Related Health Outcomes Shannon N. Zenk, Esther Thatcher, Margarita Reina, and Angela Odoms-Young Causal Conceptual Model Study Selection Evidence for Body Weight by Age Evidence for Other Health Outcomes Discussion Conclusions References Measurement and Analytical Issues Involved in the Estimation of the Effects of Local Food Environments on Health Behaviors and Health Outcomes Latetia V. Moore and Ana V. Diez-Roux Conceptual Models Study Design Measurement of the Local Food Environment Analytical Issues References Local Food Environments Outside of the United States-A Look to the North: Examining Food Environments in Canada Jennifer Black Introduction to Local Food Environments in Canada Local Food Environment Research in Canada Food Retailing in Canada Summary of Insights from the Canadian Literature Conclusions Appendix References State-Level Interventions: Pennsylvania's Fresh Food Financing Initiative Yael Lehmann, April White, Jordan Tucker, and Allison Karpyn Importance of Supermarkets Supermarket Campaign in Pennsylvania Creation and Implementation of Pennsylvania's Fresh Food Financing Initiative Impacts of Pennsylvania's Fresh Food Financing Initiative Scaling Up: Replication of the Food Trust Framework and Pennsylvania's Fresh Food Financing Initiative Comprehensive Approach to Improving Food Access References Ecological Approaches to Creating Healthy Local Food Environments in the United States: Push and Pull Forces Carol M. Devine and Jennifer L. Wilkins Objectives Ecological Framework: Multiple Levels of Action Approaches to Increasing Community Food Access Surveillance and Research Needs Going Further References Index

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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