Notice bibliographique
Résumé
In recent years, increasing attention has been drawn to the relatively slow pace of progress in intervention efforts against micronutrient deficiencies in sub-Saharan Africa. Recent data indicate that the problem of micronutrient deficiencies remains severe, a situation compounded by inadequacy of institutional capacities and resources required for implementing well-defined control strategies. Supplementation programmes started in earnest after the 1992 International Conference on Nutrition. More recently, there has been an increase in the rate of coverage of vitamin A supplementation of children under five years of age, attributed to the integration of vitamin A capsule distribution into national immunization days. However, a major constraint to vitamin A capsule delivery is a poorly functioning health infrastructure. Transportation facilities are poor, and there are shortages of equipment and trained personnel. Food fortification, which was initially not considered a front-line approach because of the lack of infrastructural facilities in most countries, is currently being pursued with new ideas for adapting existing technologies to local resources and needs. Early attempts at developing food-based strategies involved promoting the production and consumption of vitamin A– rich foods as well as encouraging small-scale animal production. A major shortcoming of these earlier food-based interventions is a lack of quantifiable and convincing data demonstrating impact. There is a growing movement to involve women in intervention programmes. Africa is primarily agrarian. Micronutrient intervention efforts have not fully exploited the untapped potential of the existing food systems and the immense human resources of the agricultural sector.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,003 |
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 ».