Fast Food Outlet Density and the Incidence of Overweight and Obesity Across Canadian Metropolitan Areas
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: The increased incidence of obesity and overweight, particularly in wealthier countries, has been identified as a major public health concern. Access to fast food products has been suggested as a possible culprit. Understanding whether or not such claims have theoretical and empirical support is an important step in informing current policy debates over the use of policy interventions in addressing these dietary concerns. Methodology: We begin by developing and presenting a theoretical model of how the accessibility of fast food may be related to the incidence of overweight and obesity, and also of what might determine differential access to fast food restaurants in different regions. We then apply this framework to an empirical example of overweight and obesity in Canada. Recent evidence from the 2004 Canadian Community Health Survey indicates that there are considerable regional differences in obesity across Canada (Shields and Tjepkema, 2006). For example, although the average rate of adult obesity in Canada is 23%, the estimated incidence in various cities ranges from 11.7% in Vancouver to 36.4% in St. John's. We use data on the location of fast food establishments from the 2005 Business Locations database (compiled by Environics Analytics) to construct various indicies representing the accessbility of fast food across Canadian metropolitan areas, and investigate whether these indices can help explain the variation in obesity and oveweight rates in these areas. Results: The accessibility and composition of fast food varies greatly across Canadian metropolitan areas, when investigated on either a per population or per unit area basis. For example, the population density of the most popular fast food chains nationally ten times greater in Windsor, Ontario than in Quebec City. Furthermore, these measures, when compared to obesity rates across cities, yield insights into how fast food access may impact dietary health. For example, population density measures of fast food accessibility are significant correlates of obesity rates, whereas area density measures or not. Furthermore, the top two fast food population density measure is noteably correlated with the incidence of obesity (Pearson's r = 0.37), but much less so with the incidence of overweight and obesity combined (r = 0.09). Conclusions: Both theoretical and empirical evidence suggests that the incidence of obesity and overweight is related to the accessibility and composition of fast food in Canada, but the causal directions in this relationship are ambiguous. As the theoretical discussion illustrates, the placement of fast food businesses is an endogenous process that is influenced by unobservable factors that warrant further study.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».