Évaluation des obstacles empêchant l’accès aux denrées chez les habitants de Cobourg (Ontario) en situation d’insécurité alimentaire
Bibliographic record
Abstract
Introduction Les personnes à faible revenu sont les plus vulnérables à l’insécurité alimentaire; elles sont ainsi nombreuses à se tourner vers les programmes communautaires ou caritatifs d’aide alimentaire afin de bénéficier de denrées gratuites ou à faible coût. Cette évaluation des besoins vise à mieux connaître les obstacles à l’accès aux programmes d’aide alimentaire, les solutions envisageables pour améliorer l’accès aux denrées, les obstacles à la consommation de fruits et de légumes et les solutions envisageables pour augmenter celle-ci chez les personnes en situation d’insécurité alimentaire vivant à Cobourg (Ontario). Méthodologie Nous avons réalisé auprès de clients des programmes d’aide alimentaire des entrevues individuelles structurées comportant surtout des questions ouvertes. Résultats Les clients des programmes d’aide alimentaire ont indiqué que les obstacles à l’utilisation des services étaient le manque de moyens de transport et le fait que ces programmes offraient des quantités d’aliments insuffisantes ou avaient des heures d’ouverture peu pratiques. Ils ont également fait état d’un manque de fruits et de légumes à la maison et du fait que leur revenu était un obstacle à la consommation de ces aliments. Ils ont suggéré la mise en place d’un programme d’achat en grande quantité de fruits et légumes produits localement et le recours aux jardins communautaires, ce qui contribuerait à améliorer leur consommation de ces aliments. Discussion Grâce à une collaboration avec les partenaires communautaires, la plupart des obstacles cités pourraient être levés et les solutions mentionnées mises en place, ce qui aiderait les personnes à faible revenu à progresser vers la sécurité alimentaire.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".