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Enregistrement W2405313097 · doi:10.1111/mcn.12254

Rethinking policy perspectives on childhood stunting: time to formulate a structural and multifactorial strategy

2016· article· en· W2405313097 sur OpenAlexaff
S. V. Subramanian, Iván Mejía‐Guevara, Aditi Krishna

Notice bibliographique

RevueMaternal and Child Nutrition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesHarvard T.H. Chan School of Public Health
Mots-clésMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stunting and chronic undernutrition among children in South Asia remain a major unresolved global health issue. There are compelling intrinsic and moral reasons to ensure that children attain their optimal growth potential facilitated via promotion of healthy living conditions. Investments in efforts to ensure that children's growth is not faltered also have substantial instrumental benefits in terms of cognitive and economic development. Using the case of India, we critique three prevailing approaches to reducing undernutrition among children: an over-reliance on macroeconomic growth as a potent policy instrument, a disproportionate focus on interpreting undernutrition as a demand-side problem and an over-reliance on unintegrated single-factorial (one at a time) approaches to policy and research. Using existing evidence, we develop a case for support-led policy approach with a focus on integrated and structural factors to addressing the problem of undernutrition among children in India. Key messages Eliminating child undernutrition is important from an intrinsic perspective and offers considerable instrumental benefits to individual and society. Evidence suggests that an exclusive reliance on a growth-mediated strategy to eliminate stunting needs to be reconsidered, suggesting the need for a substantial support-led strategy. Interpreting and addressing undernutrition as a demand-side problem with proximal single-factorial interventions is futile. There is an urgent need to develop interventions that address the broader structural and upstream causes of child undernutrition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations58
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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