Insights into the Government’s Role in Food System Policy Making: Improving Access to Healthy, Local Food Alongside Other Priorities
Notice bibliographique
Résumé
Government actors have an important role to play in creating healthy public policies and supportive environments to facilitate access to safe, affordable, nutritious food. The purpose of this research was to examine Waterloo Region (Ontario, Canada) as a case study for "what works" with respect to facilitating access to healthy, local food through regional food system policy making. Policy and planning approaches were explored through multi-sectoral perspectives of: (a) the development and adoption of food policies as part of the comprehensive planning process; (b) barriers to food system planning; and (c) the role and motivation of the Region's public health and planning departments in food system policy making. Forty-seven in-depth interviews with decision makers, experts in public health and planning, and local food system stakeholders provided rich insight into strategic government actions, as well as the local and historical context within which food system policies were developed. Grounded theory methods were used to identify key overarching themes including: "strategic positioning", "partnerships" and "knowledge transfer" and related sub-themes ("aligned agendas", "issue framing", "visioning" and "legitimacy"). A conceptual framework to illustrate the process and features of food system policy making is presented and can be used as a starting point to engage multi-sectoral stakeholders in plans and actions to facilitate access to healthy food.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».