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Enregistrement W2128327860 · doi:10.3148/73.4.2012.181

A Participatory Food Costing Model: In Nova Scotia

2012· article· en· W2128327860 sur OpenAlexafffundvenueabout
Patricia L. Williams, Michelle Amero, Barbara J. Anderson, Doris E. Gillis, Rebecca J. Green-LaPierre, Christine P. Johnson, Debra Reimer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNutrition, Health, and Society Studies
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityAcadia UniversityNova Scotia Health AuthorityNova Scotia Department of Health and WellnessMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNova scotiaActivity-based costingNova (rocket)BusinessEnvironmental healthMedicineGeographyEngineeringMarketingAeronautics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recognition of the growing challenge that food insecurity has on population health, a multisectoral partnership in Nova Scotia has been working since 2001 to address province-wide accessibility to a nutritious diet. The participatory food costing (PFC) model has been at the forefront of provincial and national efforts to address food insecurity; a local foods component was incorporated in 2004. This model has engaged community partners, including those affected by food insecurity, in all stages of the research, thereby building capacity at multiple levels to influence policy change and food systems redesign. By putting principles of participatory action research into practice, dietitians have contributed their technical, research, and facilitation expertise to support capacity building among the partners. The PFC model has provided people experiencing food insecurity with a mechanism for sharing their voices. By valuing different ways of knowing, the model has facilitated much-needed dialogue on the broad and interrelated determinants of food security and mobilized knowledge that reflects these perspectives. The development of the model is described, as are lessons learned from a decade of highly productive research and knowledge mobilization that have increased stakeholders' understanding of and involvement in addressing the many facets of food security in Nova Scotia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,288
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,121 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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