How the Food Environment, Time Use, and Household Labour Division Influence Dietary Activities: A Case Study of Two Neighbourhoods in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
The dietary transition from home-prepared meals to increased reliance on food prepared away from home has led researchers to study the factors influencing participation in various food-related activities. While exposure to food environments, a key factor impacting what food people purchase, has been extensively studied, the dynamic spatiotemporal contexts for food retail exposure remain underexplored. Time use also plays a role in what people eat. However, most studies have neglected the division of household labour, a factor that can help explain the ways coupled partners spend time on food activities. Furthermore, in food environment research, the prevailing reductionist view conceals compositional and contextual complexities of household food-provisioning practice. To address these research gaps, this dissertation aims to develop conceptualizations and methods to better understand how the food environment, time use, and household labour coordination collectively influence dietary behaviours, using a case study of two neighbourhoods in Toronto. Chapter 2 proposes a novel application of multi-channel sequence analysis in food environment research based on time use diaries and GPS trajectories concurrently collected. This method offers an effective way to assess how food exposure in varying spatiotemporal contexts is associated with food activities. Chapter 3 expands the individual-level time use analysis of in-home food chores to the household level by examining time use diaries of coupled men and women. The results suggest possible gender differences in responsiveness to partners’ time allocations, highlighting a need to account for potential impacts of intra-household dynamics on food behaviours. Chapter 4 proposes to conceptualize the interconnected food-provisioning activities undertaken by household members using the time-geographic concept of the project. The applicability of this conceptualization is demonstrated through a test case on coupled adults’ activities for providing dinner. Chapter 5 summarizes this dissertation and discusses how the three chapters above contribute to advancing the current research. Ultimately, these chapters substantially improve our understanding of the various ways in which the food environment, time use, and household labour division influence food behaviours and expand the conceptual and methodological approaches that are geared toward a more holistic understanding of food behaviours in the built environmental and social contexts.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».