Exploring barriers and enablers for scaling up a community‐based grain bank intervention for improved infant and young child feeding in Ethiopia: A qualitative process evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Child malnutrition remains high in Ethiopia, and inadequate complementary feeding is a contributing factor. In this context, a community-based intervention was designed to provide locally made complementary food for children 6-23 months, using a bartering system, in four Ethiopian regions. After a pilot phase, the intervention was scaled up from 8 to 180 localities. We conducted a process evaluation to determine enablers and barriers for the scaling up of this intervention. Eight study sites were selected to perform 52 key informant interviews and 31 focus group discussions with purposely selected informants. For analysis, we used a framework describing six elements of successful scaling up: socio-political context, attributes of the intervention, attributes of the implementers, appropriate delivery strategy, the adopting community, and use of research to inform the scale-up process. A strong political will, alignment of the intervention with national priorities, and integration with the health care system were instrumental in the scaling up. The participatory approach in decision-making reinforced ownership at community level, and training about complementary feeding motivated mothers and women's groups to participate. However, the management of the complex intervention, limited human resources, and lack of incentives for female volunteers proved challenging. In the bartering model, the barter rate was accepted, but the bartering was hindered by unavailability of cereals and limited financial and material resources to contribute, threatening the project's sustainability. Scaling up strategies for nutrition interventions require sufficient time, thorough planning, and assessment of the community's capacity to contribute human, financial, and material resources.
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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 | 0,066 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».