Social Determinants of Adolescent Eating Behaviours: Findings from the 2019 Canadian Health Survey on Children and Youth
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how eating behaviours differ across sociodemographic groups is crucial for identifying at-risk youth and informing targeted public health strategies. This study examined how these behaviours vary by sociodemographic characteristics in a nationwide sample of the 2019 Canadian Health Survey on Children and Youth (n=13,605 youth aged 12-17 years). Covariate-adjusted logistic regression models were used to test for differences in four eating behaviours (frequency of breakfast consumption, participation in evening family meals, consumption of sugary drinks, and restrictive eating) by gender, age, racial/cultural background, parental education, household income, and food security status. Girls were more likely to skip breakfast and change their eating habits to manage their weight, but less likely to report frequent sugary drink consumption and frequent family meals compared to boys. Older youth demonstrated less favourable practices when compared with younger youth. Differences in eating behaviours were observed among racial subgroups, with Black youth being more at risk of reporting sub-optimal eating behaviours compared to White youth. Adolescents with lower parental education were more likely to report infrequent breakfast and regular sugary beverage consumption. Food insecurity and household income were associated with less desirable eating behaviours. Social disparities in eating behaviours exist among Canadian youth, emphasizing the need for targeted health promotion interventions to address the structural factors contributing to dietary inequities.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».