Investigating food environment disparities using digital supermarket transactions for fruits and vegetables in Quebec
Bibliographic record
Abstract
Consommer des légumes et fruits au quotidien pourrait réduire le risque de plusieurs maladies chroniques. Malgré les campagnes de promotion de la santé, des disparités socio-économiques dans la consommation demeurent évidentes. Pour faire face au problème, de nombreux gouvernements en Amérique du Nord et en Europe ont fondé des interventions axées sur l'accessibilité, principalement à travers un meilleur accès géographique aux supermarchés. Toutefois, peu de données probantes démontrent une association de la présence de supermarchés à une consommation accrue de fruits et légumes. Par conséquent, il y a un besoin d'études portant sur d'autres dimensions de l'environnement alimentaire. Ces dimensions incluent le prix, les choix santé offerts et la variété des produits offerts. Dans cette thèse, j'utilise six ans (2008-2013) de données numériques des transactions de supermarchés au Québec pour étudier ces dimensions de l'environnement alimentaire. Les données de transactions des supermarchés offrent une alternative aux études in situ pour mesurer l'environnement alimentaire.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".