État des connaissances au sujet de la prévalence de l’insécurité alimentaire des ménages canadiens durant la pandémie de COVID-19 : revue systématique
Bibliographic record
Abstract
Introduction L’insécurité alimentaire des ménages (IAM), un problème de santé publique chronique au Canada, pourrait avoir touché de façon disproportionnée certains groupes de population durant la pandémie de COVID 19. Cette revue systématique vise à analyser la prévalence de l’IAM au sein de la population canadienne générale ainsi qu’au sein de certains groupes depuis le début officiel de la pandémie de COVID 19 en mars 2020. Méthodologie Seize bases de données ont été consultées pour la période allant du 1er mars 2020 au 5 mai 2021. Un premier chercheur a réalisé une analyse systématique des résumés et des textes intégraux et un second chercheur a vérifié les études retenues. Seules les études portant sur la prévalence de l’insécurité alimentaire des ménages canadiens ont été retenues. Deux chercheurs ont procédé à l’extraction des données ainsi qu’à l’évaluation du risque de biais et du degré de certitude des données probantes. Résultats Parmi les 8 986 études sélectionnées, quatre ont été finalement retenues, dont trois s’appuyant sur des données collectées en avril-mai 2020. Les données probantes sur la prévalence de l’insécurité alimentaire durant la pandémie de COVID 19 sont peu concluantes. La prévalence de l’IAM (marginale à grave) au sein de la population générale varie entre 14 % et 17 %. Elle est plus élevée chez les personnes en âge de travailler de 18 à 44 ans (18 % à 23 %) que chez les adultes de 60 ans et plus (5 % à 11 %). Certaines des prévalences les plus élevées d’insécurité alimentaire ont été observées au sein des ménages avec enfants (19 % à 22 %), des ménages dont un membre a perdu son emploi ou cessé de travailler en raison de la COVID 19 (24 % à 39 %) et des ménages confrontés à la précarité d’emploi (26 %). Conclusion D’après les données probantes, la pandémie de COVID 19 pourrait avoir contribué à une légère augmentation de l’insécurité alimentaire globale des ménages canadiens, particulièrement celle des ménages déjà les plus touchés. Il faut continuer à maintenir la surveillance en matière d’insécurité alimentaire au sein des ménages canadiens.
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 | 0.063 | 0.154 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.015 | 0.025 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".