The Role of Animal Source Foods in Improving Nutritional Health in Urban Informal Settlements: Identification of Knowledge Gaps and Implementation Barriers
Notice bibliographique
Résumé
Childhood undernutrition is a health crisis in the rapidly expanding informal settlements of low-income countries worldwide. Nearly half of Kenyan children in the Kibera settlement, in Nairobi, were reported to be stunted, indicating low height-for-age. Stunted children are at greater risk for poor cognitive and physical health outcomes in the long-term, problems that tend to be perpetuated in subsequent generations. Animal-source foods (ASF) supply a calorically dense source of micro- and macronutrients, and supplementation with ASF has been shown to improve linear growth and cognition. Correspondingly, increasing consumption of ASF by pregnant women and children has been proposed as a means to disrupt the intergenerational cycle of undernutrition caused by food insecurity. Household surveys indicate that consumption of ASF is low in urban slums, despite the availability of these foods in local markets. Here we review the studies addressing the role of ASF in the diets of the urban poor and identify knowledge gaps relevant to improving nutrition by increasing consumption of ASF. Based predominantly on studies in Kibera and greater Nairobi, these gaps include determining the minimal amount and frequency of dietary ASF to prevent stunting, defining how consumer preferences, markets, and income interact to impede or promote ASF consumption, and understanding the interaction between diet and both clinical and sub-clinical enteric disease on growth outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».