Factors Influencing Expenditure on Unhealthy Foods Among the Urban Poor in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of unhealthy foods possesses harmful effects on health, thereby increasing the disease burden. If low-income people, especially those living in urban areas, do not make efforts to reduce their consumption on unhealthy foods, the health‒economic costs borne by them will rise. To date, there is a growing number of Malaysian studies that examine factors affecting consumption expenditure on unhealthy foods, but none has paid attention to the urban poor. The objective of this study is to narrow this research gap. A seemingly unrelated regressions model was utilised to estimate the effects of sociodemographic and health factors on expenditure of oil and fats, processed foods, sugar-sweetened beverages and alcoholic drinks. Income and household size were positively associated with expenditure on unhealthy foods. Individuals who were between 61 and 70 years old had higher expenditure on unhealthy foods than their younger counterparts. The Chinese spent less on certain unhealthy foods compared to the Malays. Being employed, having tertiary-level education, being married and living with chronic diseases increased spending on unhealthy foods. These findings suggest that the Malaysian government should consider increasing the tax on sugar-sweetened beverages and using health campaigns to educate the urban poor about the risks of unhealthy foods.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».