Impacts of traditional food consumption advisories: Compliance, changes in diet and loss of confidence in traditional foods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food consumption advisories are often posted when industrial activities are expected to affect the quality and availability of traditional foods used by First Nations. We were recently involved in a project and asked to summarize details regarding the impacts of traditional food consumption advisories with respect to compliance, broader changes in diet and loss of confidence in traditional foods by people. METHODS: Our review was not conducted as a formal systematic comprehensive review; rather, we focused on primary and grey literature presenting academic, health practitioner and First Nations viewpoints on the topic available from literature databases (i.e., PubMed, Web of Knowledge (SM)) as well as the internet search engine Google. Some information came from personal communications. RESULTS: Our overview suggests that when communicated effectively and clearly, and when community members are involved in the process, consumption advisories can result in a decrease in contaminant load in people. On the other hand, consumption advisories can lead to cultural loss and have been linked to a certain amount of social, psychological, nutritional, economic and lifestyle disruption. In some cases, communities have decided to ignore consumption advisories opting to continue with traditional lifestyles believing that the benefits of doing so outweigh the risk of following advisories. CONCLUSIONS: We identified that there are both positive and negative aspects to the issuance of traditional food consumption advisories. A number of variables need to be recognized during the development and implementation of advisories in order to ensure a balance between human health, maintenance of cultures and industrial activity.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».