L’association entre le niveau de sécurité alimentaire des Premières Nations du Manitoba et leurs apports nutritionnels
Bibliographic record
Abstract
Les taux d’insécurité alimentaire (IA) chez les Premières Nations au Canada sont plus élevés que chez les Canadiens de la population générale. L’IA est généralement associée à des apports nutritionnels moins avantageux, toutefois peu d’études se sont penchées sur cette question pour les Premières Nations vivant sur-réserve. Le but de cette recherche est de déterminer, à partir de 550 observations, s’il existe une association entre le niveau de sécurité alimentaire et les apports nutritionnels chez des adultes (> 18 ans) des Premières Nations sur-réserve du Manitoba et d’identifier les types d’aliments qui pourraient expliquer les différences statistiquement significatives. Chez les hommes, aucune des différences statistiquement significatives entre les niveaux de sécurité alimentaire pourraient avoir un effet notable sur la santé nutritionnelle puisque les nutriments en question ne sont pas « à risque » dans la population. Chez les femmes, les apports sont significativement différents entre les niveaux de sécurité alimentaire pour quelques nutriments qui sont « à risque » dans la population. Pour les femmes de 19-30 ans en IA, les apports sont supérieurs en vitamine A, en folate et en calcium. En contraste, les apports sont inférieurs en vitamines A et B6 et en potassium pour les femmes de 31-50 ans en IA, et inférieurs en vitamine B6 pour les femmes de 51-70 ans en IA. Lorsque les apports sont ajustés pour les apports énergétiques, les différences demeurent seulement statistiquement significatives pour la vitamine B6 chez les femmes de 31-50 ans et 51-70 ans. Les groupes d’aliments potentiellement responsables des différences sont identifiés. En conclusion, chez les Premières Nations du Manitoba, peu d’associations statistiquement significatives ont été identifiées entre le niveau de sécurité alimentaire et les apports en nutriments considérés « à risque » dans la population. Ceci est particulièrement le cas après ajustement pour la multiplicité des tests statistiques effectués.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".