Analyse des prédicteurs de la saine alimentation : cas du Canada
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude s’est donnée pour objectif d’actualiser les prédicteurs de la saine alimentation, chez les Canadiens âgés de 18 ans et plus avec des données récentes (Enquête sur la Santé dans les Collectivités Canadiennes (ESCC)-Nutrition 2015) et de vérifier l’effet de nouvelles variables. Ce, parce que les études menées jusque-là pour évaluer les déterminants de la saine alimentation sont des études anciennes ou lorsqu’elles sont récentes elles sont quand même basées sur les données de 2004. Dans ce cadre, nous avons évalué la qualité de l’alimentation avec l’indice de saine alimentation, version 2005 adaptée au contexte canadien (HEI-C2005), puis nous avons mené une régression linéaire multiple avec comme variables explicatives des facteurs socioéconomiques, démographiques, l’état de santé, le niveau d’activité physique et le bien-être général perçu. Nos résultats montrent qu’actuellement, la qualité de l’alimentation de la plupart des Canadiens doit être améliorée (un indice moyen de 68/100 avec un écart-type de 12, sachant qu’une valeur de 80/100 ou plus est le seuil d’une saine alimentation). Toutefois, il y a eu une amélioration par rapport à 2004 (indice moyen de 50,2/100). En ce qui concerne les prédicteurs, l’effet connu des variables classiques (âge, genre, éducation, bien-être perçu, revenu, origine ethnique et niveau d’activité physique) n’a pas changé. Concernant ce qui n’a pas encore été vérifié dans les études précédentes, nos résultats démontrent que l’insécurité alimentaire et le prix des légumes ont un effet négatif sur la qualité de l’alimentation Les personnes diabétiques et les personnes ne souffrant pas de cancer ont une alimentation plus saine que les non-diabétiques et les personnes souffrant de cancer. Aussi, nos résultats montrent que le prix des fruits et le milieu de résidence n’ont pas d’effet sur la qualité de l’alimentation.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».