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Record W7104263150 · doi:10.71781/1079

Les déterminants sociaux de la consommation d’aliments ultra-transformés d’enfants noirs de descendance africaine et caribéenne à Ottawa

2024· dissertation· fr· W7104263150 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicFood Security and Health in Diverse Populations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFood consumptionResearch methodologyGender relationsEthnic community

Abstract

fetched live from OpenAlex

Problématique : La consommation d'aliments ultra-transformés (AUT) est une préoccupation croissante en raison de ses effets négatifs sur la qualité de l'alimentation et l'état de santé. La consommation de AUT varie en fonction de divers déterminants sociaux. Les personnes noires (immigrantes ou non) sont touchées de manière disproportionnée par des maladies chroniques reliées à l'alimentation. Malgré cela, il y a un manque de données sur la consommation d'AUT des populations noires au Canada, et en particulier chez les enfants. En effet, aucune étude n'a porté sur les déterminants de la consommation de AUT chez les enfants noirs au Canada. Objectifs : (1) Identifier des déterminants sociaux reliés à la consommation d’AUT chez les enfants; (2) Identifier des profils de déterminants sociaux des enfants qui ont une consommation élevée d’AUT. Méthodologie : Cette étude transversale incluait 174 dyades mère-enfant, composées de mères s'auto-identifiant comme noires, originaires des Caraïbes ou d'Afrique subsaharienne, et de leurs enfants âgés de 6 à 12 ans, résidant à Ottawa. Les caractéristiques démographiques et socio-économiques des mères et de leurs enfants ont été recueillies à l'aide de questionnaires, tandis que les apports alimentaires des enfants ont été évalués par des rappels alimentaires de 24 heures de 2014 à 2015. Des ANOVA ont été réalisées pour évaluer les relations entre les caractéristiques des mères, des enfants et des ménages, et la consommation d'AUT des enfants. Une analyse de clusters TwoStep a été effectuée pour explorer les regroupements naturels des participants en fonction de leurs déterminants sociaux communs. Les clusters identifiés ont été comparés en effectuant des tests du chi carré et des tests de Student. Résultats : Les résultats indiquaient que les enfants dont les mères résidaient en Canada depuis plus longtemps (p<0,001), dont les mères étaient des immigrantes de la catégorie de regroupement familial (p=0,005), et dont les ménages étaient en situation de sécurité alimentaire (p=0,049), consommaient davantage d’AUT que leurs homologues respectifs. De plus, l'analyse des clusters a révélé deux profils d'enfants, soit désavantagé et établi, renforçant les associations précédentes. Les enfants du profil établi avaient un apport énergétique moyen provenant des AUT 9% plus élevé que ceux du profil désavantagé (p=0.006). Conclusion : Cette étude a fourni de premiers résultats sur les déterminants sociaux de la consommation d'AUT chez des enfants noirs d'origine africaine et caribéenne d'Ottawa. Cependant, certains résultats divergent avec de précédents résultats au Canada, suggérant que les relations entre la consommation d'AUT et les déterminants sociaux sont moins uniformes que ce que l'on pouvait croire jusqu'à présent.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.077
Threshold uncertainty score0.155

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.166
GPT teacher head0.525
Teacher spread0.359 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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