Accès à l’alimentation saine dans l’Est de Montréal : perspective des ménages à faible revenu et des acteurs en sécurité alimentaire
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Les inégalités sociales de santé liées à l'alimentation sont associées à une prévalence accrue de maladies chroniques au sein des populations socioéconomiquement défavorisées. Le manque d’accès physique et économique à des aliments sains et abordables engendre des inégalités sociales en l’alimentation et pourrait expliquer une part du gradient observé, comme c’est le cas dans les quartiers les plus pauvres dans l’Est de Montréal. Objectif : Comprendre les perspectives des ménages à faible revenu (MFR) et des acteurs en sécurité alimentaire sur l’accès aux aliments sains dans l’environnement alimentaire de l’Est de Montréal, en tenant compte de la viabilité des initiatives alimentaires locales. Méthodologie : L’étude a suivi un devis qualitatif mené selon une approche de recherche-action, en partenariat avec le Réseau alimentaire de l’Est de Montréal (RAEM). Six groupes de discussion auprès des MFR (n= 49) et un auprès de membres du RAEM (n=13) ont été réalisés en 2018. L’analyse des données est articulée autour de cinq dimensions de l’accès aux aliments (économique, spatio-temporelle, sur la disponibilité de service, sociale et personnelle) proposées par Freedman et al. 2013. Résultats : Un accès limité à des aliments abordables et de qualité dans l’environnement alimentaire, des contraintes de transport et les distances à parcourir pour s’approvisionner en aliments sont les principaux obstacles à l’accès à la saine alimentation soulignés par les MFR. Pour les acteurs, bien que les dimensions économiques et spatio-temporelles s’avèrent majeures, d’autres facteurs liés aux dimensions personnelles sont également des barrières importantes. Conclusion : Les perspectives des MFR et des acteurs en sécurité alimentaire suggèrent que la situation économique et géographique, mais aussi les préférences personnelles et sociales des MFR sont déterminantes dans l’accès à la saine alimentation. Malgré la divergence des perspectives, celles-ci doivent d’être prises en considération lors de l'implantation de stratégies.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".