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Enregistrement W2419388887 · doi:10.82308/40229

Evaluation of a traditional food for health intervention in Pohnpei, Federated States of Micronesia

2008· article· en· W2419388887 sur OpenAlexaff
L. Kaufer

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensCargill (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)AgricultureLeafy vegetablesEnvironmental healthConsumption (sociology)SwampCarotenoidGeographySocioeconomicsMedicineBiologyFood scienceSocial scienceSociologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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