Globalization, Health and the Nutrition Transition: How Global TNCs are Changing Local Food Consumption Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Food consumption patterns around the world are changing. In general, individuals around the globe are consuming more edible oils and sugars than they were twenty years ago. What has lead to this nutrition transition? Scholars have identified a range of mechanisms associated with the transition, but nearly all are related to the growing influence of transnational corporations on the global food system. These TNCs are the lead actors in most global food production systems, dictating what is produced, how it is processed, where it is sold and the desirability of food products to global consumers. Looking at these TNCs through the lens of global value chain analysis can begin to shed light on the global and local interactions that are contributing to changing food consumption patterns. These TNCs have come to dominate the global food value chain by operating globally to promote efficiency as well as locally to take advantage of regional preferences. A global value chain perspective highlights the role of TNCs in increasing the availability, affordability and desirability of diets higher in fat and sugar in Malaysia. These diets are scientifically linked to a higher risk for noncommunicable diseases such as obesity, diabetes and cardiovascular disease and Malaysia has experienced rising rates of noncommunicable disease. Because developing nations do not have the financial or medical capacity to deal with these rising rates of noncommunicable disease, the nutrition transition could lead to a global public health crisis. To avoid this kind of crisis, future GVC research should identify intervention points in global food value chains that can reverse this trend and encourage global TNCs to positively influence local diets in the future.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».