Governance of Multi-sectoral Interventions to Promote Healthy Living in Latin America and the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
The Latin America and Caribbean (LAC) region has been experiencing a rapid demographic and epidemiological transition which has important health and economic consequences. Not only is the population aging rapidly, but it is also experiencing major changes in lifestyle. This has altered the disease and mortality profile, reflected in the increasing weight of Non-Communicable Diseases (NCDs), such as heart disease, stroke, cancer and diabetes. These conditions also represent an increasing economic and development threat to households, health systems, and economies. The study also ranked tobacco use among the first five risk factors in LAC and alcohol abuse as the main risk factor in all sub-regions, with the exception of the Caribbean and southern LAC, where alcohol was ranked among the first five. However, voluntary actions are often ineffective and policymakers have replaced them with regulations. For example, in Europe, Canada, and the US, early voluntary nutrition labeling actions failed to meet government standards and expectations which led governments to use mandatory guidelines. In New York City, authorities encouraged restaurants to voluntarily provide easily-seen nutrition information to customers, but, as this did not occur, the City passed a regulation. In general, policymakers and health advocates often gauge and mobilize public opinion to support these health promotion policies and ensure their design and implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».