Examining the associations between the food environment and dietary intake in British Columbia: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterise neighbourhood food environments in British Columbia (BC) and determine whether food environment characteristics are associated with fruit and vegetable (FV) intake. DESIGN: A cross-sectional study using geospatial linkage of food environment measures within 1 km residential buffers, analysed with mixed-effects models SETTING: Urban neighbourhoods in BC, Canada. PARTICIPANTS: Approximately 25 000 adults aged 35-69 years from the BC Generations Project cohort. OUTCOME MEASURES: FV intake as a continuous variable (servings/day) and as a binary measure (<5 or ≥5 servings/day). RESULTS: Approximately 50% of participants lived in neighbourhoods without chain grocery stores, fast-food outlets or convenience stores within walking distance. Neighbourhoods in the highest density category for fast-food outlets were associated with lower odds of consuming ≥5 servings of FV per day (OR=0.89, 95% CI 0.80 to 0.98). Associations between chain grocery stores, convenience stores and FV intake were attenuated after adjusting for neighbourhood characteristics including walkability, and material and social deprivation. CONCLUSIONS: 5 servings of FV per day. Further studies are needed to better understand the null findings and additional factors that may be associated with dietary intake.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».