Défavorisation matérielle, environnement alimentaire et qualité de l’alimentation selon le statut d’immigration
Notice bibliographique
Résumé
Objectifs : Les inégalités sociales de l’alimentation sont vécues différemment parmi les populations vulnérables. Cette étude examine la relation entre le statut d’immigration, l’insécurité alimentaire (IA) et la fréquence de consommation de fruits et légumes (F/L) et de boissons sucrées (BS) dans les ménages à faible revenu pendant la pandémie de COVID-19. Méthodes : Étude transversale auprès de 467 adultes (231 immigrants, 236 personnes nées au Canada) dans quatre quartiers défavorisés de Montréal (Québec). La fréquence de consommation de F/L et de BS a été modélisée selon l’IA et l’environnement alimentaire (densité des commerces d’alimentation, perceptions d’accès physique aux aliments sains et utilisation des ressources alimentaires communautaires) pour l’échantillon total et selon le statut d’immigration. Résultats : Les immigrants consommaient plus fréquemment des F/L (3,19 ± 1,64/jour) et moins de BS (0,22 ± 0,39/jour) que ceux nés au Canada (respectivement 2,80 ± 1,78 et 0,43 ± 0,88/jour). L’IA grave était fortement associée à une fréquence de consommation moindre de F/L. L’utilisation de kiosques de F/L chez les Canadiens natifs et des perceptions positives d’accès aux aliments dans les commerces chez les immigrants étaient associées à une fréquence de consommation plus élevée de FL. L’IA modérée était associée à un rapport de cotes plus élevé de consommer plus fréquemment des BS chez les natifs du Canada tandis qu’on observe l’inverse chez les immigrants en IA grave. Conclusion : Les inégalités sociales liées à l’alimentation sont vécues différemment chez les populations à faible revenu selon leur statut d’immigration
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».