An Integrated Approach to Harmonize Nutrition Knowledge across Sectors in the Upper Manya Krobo District of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Determinants of nutrition are addressed by multiple service delivery platforms, including government sectors such as agriculture, education, finance, and health, in addition to community members and volunteers. Consistent messages must be integrated across these platforms to make education efforts more effective, particularly among vulnerable communities. As part of the Building Capacity for Sustainable Livelihoods and Health in Ghana ( Nutrition Links ) project, a needs assessment was conducted to identify knowledge gaps among service providers in the Upper Manya Krobo District. An integrated, multi‐level approach was subsequently developed to address these needs: (i) training workshops (e.g., Community‐Based Growth Promotion, Mother‐to‐Mother Support Group) for health sector staff and community volunteers; (ii) workshops to harmonize nutrition promotion messages (e.g., Essential Nutrition Actions) for non‐health sector (agriculture and finance institutions) staff; and (iii) Lots Quality Assurance Sampling and data analysis workshops for staff from all government sectors (health, agriculture, education, social development, environmental health, and governance) and finance institutions. These training sessions allowed participants to interact with multiple sectors and use local data to examine specific district‐wide nutrition concerns. Each session had on average 26 people in attendance and ranged from 4 to 7 days in duration. A questionnaire was administered before and after each training session and the results were compared to determine if participant knowledge had improved. All pre‐ and post‐training comparisons demonstrated an increase in participants' knowledge (p<0.0001). Training sessions with the greatest improvement included Mother‐to‐Mother Support Group for community members (mean increase = 70 ± 11 %), Essential Nutrition Actions for staff from the agriculture sector and finance institutions (mean increase = 60 ± 15 %), and Lots Quality Assurance Sampling (mean increase = 50 ± 14 %). Integrated, multi‐sector training sessions can be useful in harmonizing nutrition knowledge and may provide opportunities for improving communication and coordination of services across sectors. Support or Funding Information Global Affairs Canada, McGill University, World Vision
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».