Facteurs associés à l'alimentation traditionnelle au sein de trois communautés cries du Nord du Québec
Bibliographic record
Abstract
Cette étude propose d’identifier les facteurs affectant la consommation d’aliments traditionnels à travers une perspective écologique, afin de réduire les taux de prévalence élevés de maladies chroniques et ralentir la forte diminution de consommation d’aliments traditionnels chez les Cris du nord québécois. Pour ce faire, une méthode mixte « sequential explanatory », fut utilisée, combinant quatre groupes focus (n=23) et une régression logistique (n=374) à partir de données secondaires issues de trois études transversales. Selon les résultats de la régression logistique: l’âge, chasser, marcher, le niveau d’éducation et la communauté de résidence étaient associées à une consommation d’aliments traditionnelle trois fois/semaine (p<0,05). Subséquemment, des groupes focus vinrent enrichir et contredire ces résultats. Par exemple : les participants étaient en désaccord avec le fait qu’il n’y avait aucune association entre les aliments traditionnels et l’emploi. Ils croyaient que les personnes sans emploi ont plus d’opportunités pour aller chasser mais peu d’argent pour couvrir les dépenses et inversement pour ceux avec emploi. Ce double effet aurait possiblement fait disparaître l’association dans la régression logistique. Suite aux groupes focus, plusieurs facteurs furent identifiés et distribués dans un modèle écologique suggérant que la consommation d’aliments traditionnels est principalement influencée par des facteurs sociaux, communautaires et environnementaux et ne se limite pas aux facteurs individuels. En conclusion, afin de promouvoir l’alimentation traditionnelle, quatre suggestions de priorités d’action sont proposées. L’alimentation traditionnelle doit faire partie des stratégies de santé publique pour réduire les taux de maladies chroniques et améliorer le bien-être des populations autochtones.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".