The feasibility of multisectoral policy options aimed at reducing trans fats and encouraging its replacement with healthier oils in India
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The World Health Organization recommends replacement of trans fat with polyunsaturated fat to reduce cardiovascular disease risk. Although several high-income countries have been successful in reducing trans fat in the food supply, low- and middle-income countries such as India may face additional contextual challenges such as the large informal sector, lack of consumer awareness, less enforcement capacity and low availability and affordability of healthier unsaturated fats. The objective of this study was to examine the feasibility and acceptability of multisectoral policy options aimed at supporting trans fat reduction and its replacement with polyunsaturated fats in India. METHODS: Multisectoral policy options examined in this study were identified using food supply chain analysis. Semi-structured interviews (n = 17) were conducted with key informants from agriculture, trade, finance, retail, industry, food standards, non-governmental organizations and the health professions to gain their views on the feasibility and acceptability of the policy options. Purposive sampling was used to identify key informants. Data were coded and organized based on key themes. RESULTS: There was support for policies aimed at improving the quality of seeds, supporting farmer co-operatives and developing affordable farming equipment suited to smallholders to improve the production of healthier oils. Increasing the role of the private sector to improve links among producers, processors and retailers may help to streamline the fats supply chain in India. Blending healthier oils with oils high in saturated fat, which are currently readily available, could help to improve the quality of fat in the short term. Improving consumer awareness through mass media campaigns and improved labelling may help increase consumer demand for healthier products. CONCLUSIONS: Reorienting agricultural policies to support production of healthier oils will help increase their uptake by industry. Policy coherence across sectors will be critical to reduce trans fat intakes and could be improved by increasing engagement among researchers, the private sector and government.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».