Pilot test of the Healthy Food Environment Policy Index (Food-EPI) to increase government actions for creating healthy food environments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Effective government policies are essential to increase the healthiness of food environments. The International Network for Food and Obesity/non-communicable diseases (NCDs) Research, Monitoring and Action Support (INFORMAS) has developed a monitoring tool (the Healthy Food Environment Policy Index (Food-EPI)) and process to rate government policies to create healthy food environments against international best practice. The aims of this study were to pilot test the Food-EPI, and revise the tool and process for international implementation. SETTING: New Zealand. PARTICIPANTS: Thirty-nine informed, independent public health experts and non-governmental organisation (NGO) representatives. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Evidence on the extent of government implementation of different policies on food environments and infrastructure support was collected in New Zealand and validated with government officials. Two whole-day workshops were convened of public health experts and NGO representatives who rated performance of their government for seven policy and seven infrastructure support domains against international best practice. In addition, the raters evaluated the level of difficulty of rating, and appropriateness and completeness of the evidence presented for each indicator. RESULTS: Inter-rater reliability was 0.85 (95% CI 0.81 to 0.88; Gwet's AC2) using quadratic weights, and increased to 0.89 (95% CI 0.85 to 0.92) after deletion of the problematic indicators. Based on raters' assessments and comments, major changes to the Food-EPI tool include strengthening the leadership domain, removing the workforce development domain, a stronger focus on equity, and adding community-based programmes and government funding for research on obesity and diet-related NCD prevention, as good practice indicators. CONCLUSIONS: The resulting tool and process will be promoted and offered to countries of varying size and income globally. International benchmarking of the extent of government policy implementation on food environments has the potential to catalyse greater government action to reduce obesity and NCDs, and increase civil society's capacity to advocate for healthy food environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».