Low-income adults’ perceptions of farmers’ markets and community-supported agriculture programmes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To better understand low-income adults' attitudes towards participating in farmers' markets, community-supported agriculture (CSA) and nutrition education programming. DESIGN: Focus groups were held with a diverse sample of adults. Interviews were transcribed verbatim and analysed using thematic analysis. SETTING: Three affordable housing communities in Washington, DC, USA. SUBJECTS: Participants included twenty-eight residents of the three affordable housing communities. RESULTS: Four major themes emerged across groups, along with several sub-themes within each theme. These included: (i) perceptions of farmers' markets (benefits, barriers, current participation and knowledge); (ii) perceptions of CSA (benefits, barriers and questions/concerns); (iii) need/interest in additional programming (nutrition education, non-nutrition education, qualities of programming and perceived barriers); and (iv) current health knowledge and behaviours (dietary behaviours, health recommendations and health concerns). CONCLUSION: Adults living in urban, affordable housing communities desire access to healthy foods, but are limited by cost. Programmes could have a higher likelihood of success if they accept benefits like SNAP (the Supplemental Nutrition Assistance Program), are heavily marketed and incorporate culturally relevant nutrition education components.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».