Comparing Household and Individual Measures of Access through a Food Environment Lens: What Household Food Opportunities Are Missed When Measuring Access to Food Retail at the Individual Level?
Notice bibliographique
Résumé
Geographers and public health researchers have long been interested in social, spatial, and economic factors that drive access and exposure to food retail. A growing body of evidence draws on mobility data to capture locations accessed by individuals beyond the home address. Given that food-related activities are shared by household members and often gendered, taking an individual-level approach might limit researchers’ ability to accurately describe access to food retail. Using data that includes Global Positioning System trajectories of forty-six adults from twenty-one households in Toronto, this study compares access to food retailers at the individual and household levels and evaluates measurement issues that arise when relying on one household member. Spatial and spatiotemporal measures of access were derived from individual and total household activity spaces. Differences in access were tested for men and women and moderating effects of neighborhood, shopping responsibility, car access, and employment status were investigated. Supermarket density was greater for women when compared with men in the household, as well as their total household measure. Additionally, within-household differences in counts of supermarkets were moderated by neighborhood. Future research should consider the role of place and the contributions of household members when measuring access to food at the individual level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».