La consommation d’aliments ultra-transformés en fonction de la diversité culturelle parmi les adultes au Canada : analyse de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) 2015
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Bibliographic record
Abstract
Introduction : Il existe peu de données sur l’alimentation des Canadiens issus de la diversité culturelle, y compris des immigrants, particulièrement sur la consommation d’aliments ultra-transformés (AUT) associée à une faible qualité nutritionnelle et à un risque accru de maladies chroniques. \nObjectif : Cette étude vise à estimer les niveaux de consommation d’AUT parmi les adultes issus de la diversité culturelle au Canada et selon certains marqueurs d’acculturation. \nMéthode : Les données de rappel de 24 h (n= 13 697) issues de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC 2015) ont été utilisées afin d’estimer les niveaux d’apport en AUT (pourcentage calorique quotidien) parmi la diversité culturelle. Des analyses ont permis d’estimer la consommation en AUT selon certains marqueurs culturels (statut d’immigration, groupe ethnoculturel) et d’acculturation (pays de naissance, temps depuis l’immigration, langues parlées). Des analyses ANOVA ont permis de comparer la consommation d’AUT avec les groupes de référence sélectionnés. \nRésultats : La consommation d’AUT était moindre parmi les immigrants canadiens que les non-immigrants et présentait des variations parmi les communautés ethnoculturelles. Celle-ci était significativement plus élevée parmi les immigrants « blancs », ceux d’origine latino-américaine et ceux résidant au Canada depuis plus longtemps. Elle variait aussi selon les groupes ethnoculturels. La consommation d’AUT ne semblait pas associée aux langues parlées. \nConclusion : L’apport calorique provenant des AUT varie en fonction de la diversité culturelle et devrait être considéré dans les interventions destinées à ces groupes au Canada.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it