COMMENTARY Food Insecurity in Canada Considerations for Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity, which has been recognized as an important determinant of health, is estimated to have affected almost one in ten Canadian households in 2004. Analyses of indicators of household food insecurity on several recent population health surveys have shed light on markers of vulnerability and the public health implications of this problem. However, the lack of detailed information on the economic circumstances of households and inconsistent measurement across surveys thwart attempts to develop a deeper understanding of problems of food insecurity. To better inform the development and evaluation of policies to address food insecurity among Canadian households, more effective monitoring is needed. This requires the consistent administration of a well-validated measure of food security on a population survey that routinely collects detailed information on the economic circumstances of households. Health professionals can contribute to the amelioration of problems of food insecurity in Canada by advocating for improved monitoring of the problem at a population level. Key words: Food insecurity; nutrition; poverty; policy; monitoring; surveys
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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 | 0,017 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».