Evaluation of a traditional food for health intervention in Pohnpei, Federated States of Micronesia
Notice bibliographique
Résumé
Federated States of Micronesia (FSM) faces increasing rates of non-communicable diseases related to the neglect of the traditional food system and the shift to consumption of imported food and adoption of sedentary lifestyles. To reverse this trend, a two-year, food-based intervention in one Pohnpeian community in FSM promoted local food production and consumption using a variety of approaches including education, training, agriculture and social marketing following a "Go Local" message. Foods promoted were banana, giant swamp taro, breadfruit and pandanus varieties, green leafy vegetables and fruits for their provitamin A and total carotenoids, vitamins, minerals and fiber content. An evaluation was conducted in a random sample of households (n=47) to examine the extent of dietary changes following the intervention. Results indicated increased (110%) provitamin A carotenoid intake; increased frequency of consumption of local banana (53%), giant swamp taro (475%), and local vegetables (130%); and increased dietary diversity from local food. Exposure to intervention activities was high and there were positive changes in attitudes towards local food. The intervention approaches appear to have been successful in this short period. It is likely that similar approaches in additional communities in Pohnpei and other parts of the Pacific would also be successful in promoting local food. Evidence gathering should continue to document the long-term health outcomes of increased reliance on local food.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».