MOESM1 of Homeownership status and risk of food insecurity: examining the role of housing debt, housing expenditure and housing asset using a cross-sectional population-based survey of Canadian households
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. Correlation matrix between total housing expenditure and its individual expenditure components among mortgage-free homeowners. Table S2. Correlation matrix between total housing expenditure and its individual expenditure components among homeowners with a mortgage. Table S3. Correlation matrix between total housing expenditure and its individual expenditure components among market renters. Table S4. Odds ratios of household food insecurity by homeownership status among households of all incomes (n = 10,815) - reference category set to owners with a mortgage. Table S5. Odds ratios of household food insecurity by homeownership status among lower-income households (n = 5547) - reference category set to owners with a mortgage. Table S6. Odds ratios of household food insecurity by homeownership status and housing asset level among homeowners of all incomes (n = 8360). Table S7. Odds ratios of household food insecurity by homeownership status and housing asset level among homeowners with lower incomes (n = 3690). Table S8. Geographical distribution of households with different homeownership status and housing asset level. Fig. S1. Prevalence of household food insecurity by deciles of estimated home value among homeowners
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,004 |
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 ».