Synthèse des données probantes - Accès aux points de vente d’aliments au détail de proximité, alimentation et indice de masse corporelle au Canada : revue systématique
Bibliographic record
Abstract
Introduction On s’intéresse de plus en plus au rôle de l’environnement alimentaire dans l’alimentation sous-optimale, le surpoids et l’obésité. Cette revue analyse les données probantes sur le lien entre l’environnement de la vente alimentaire au détail, la qualité de l’alimentation et l’indice de masse corporelle (IMC) au sein de la population canadienne. Méthodologie Nous avons réalisé une recherche systématique par mot-clé dans deux bases de données bibliométriques. Nous avons calculé les proportions d’associations concluantes pour chaque résultat et exposition d’intérêt. Nous avons comparé les mesures absolues et relatives de l’exposition à l’environnement alimentaire et consigné le cadre théorique des associations. Nous avons examiné deux enjeux méthodologiques importants relevés a priori : la mesure de l’IMC et la validation des données sous-jacentes sur l’environnement de la vente alimentaire au détail. Résultats Dix-sept études ont été incluses dans cette revue. Nous avons relevé peu de preuves d’un lien entre l’environnement alimentaire et la qualité de l’alimentation, mais quelques preuves d’un lien entre l’environnement alimentaire et l’IMC. Les mesures relatives de l’environnement alimentaire étaient plus souvent associées à un résultat attendu que les mesures absolues, mais de nombreux résultats n’étaient pas concluants. La plupart des études ont adopté des cadres théoriques globaux, les méthodologies demeurant néanmoins semblables quelles que soient les approches théoriques choisies. L’IMC autodéclaré était une mesure courante et nous n’avons repéré ni base de données « de référence » sur les points de vente d’aliments ni consensus sur les meilleures façons de valider les données. Conclusion Si peu de données probantes étayaient un lien entre l’environnement alimentaire et la qualité de l’alimentation, les preuves d’un lien entre l’environnement alimentaire et l’IMC dans la population canadienne se sont révélées plus solides. Il faudrait disposer d’études à grande portée géographique faisant appel à de nouvelles méthodes pour mesurer les résultats en matière d’alimentation et de santé et recourir à des mesures relatives de l’environnement alimentaire dérivées des systèmes d’information géographique. Il serait également utile d’établir un consensus sur ce qu’est une base de données de référence sur l’environnement alimentaire et sur la méthodologie associée à sa validation.
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 | 0.042 | 0.172 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.021 | 0.053 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".