A review of the effectiveness of agriculture interventions in improving nutrition outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To review the impact of agriculture interventions on nutritional status in participating households, and to analyse the characteristics of interventions that improved nutrition outcomes. DESIGN: We identified and reviewed reports describing 30 agriculture interventions that measured impact on nutritional status. The interventions reviewed included home gardening, livestock, mixed garden and livestock, cash cropping, and irrigation. We examined the reports for the scientific quality of the research design and treatment of the data. We also assessed whether the projects invested in five types of 'capital' (physical, natural, financial, human and social) as defined in the Sustainable Livelihoods Framework, a conceptual map of major factors that affect people's livelihoods. RESULTS: Most agriculture interventions increased food production, but did not necessarily improve nutrition or health within participating households. Nutrition was improved in 11 of 13 home gardening interventions, and in 11 of 17 other types of intervention. Of the 19 interventions that had a positive effect on nutrition, 14 of them invested in four or five types of capital in addition to the agriculture intervention. Of the nine interventions that had a negative or no effect on nutrition, only one invested in four or five types of capital. CONCLUSIONS: Those agriculture interventions that invested broadly in different types of capital were more likely to improve nutrition outcomes. Those projects which invested in human capital (especially nutrition education and consideration of gender issues), and other types of capital, had a greater likelihood of effecting positive nutritional change, but such investment is neither sufficient nor always necessary to effect change.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle