Factors Influencing the Implementation of Nutrition Policies in Schools: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although school nutrition policies (SNPs) have been highlighted as an important intervention to support childhood nutrition, their implementation and maintenance within real-word settings is complex. There is a need to understand the factors that influence implementation by consolidating existing research and identifying commonalities and differences. AIMS: The purpose of this review is to determine what is known about the influence of broad and local system factors on the implementation of SNPs internationally. METHOD: This scoping review involved identifying and selecting relevant literature that related SNP implementation in primary and secondary schools. Following the search process, 2,368 articles were screened and 59 articles were synthesized and charted and emerging themes were identified. RESULTS: Across the final studies identified, factors emerged as barriers and facilitators to the implementation of SNPs, with system implications that related to five areas to support policy action: providing macro-level support may encourage policy implementation; addressing the financial implications of healthy food access; aligning nutrition and core school priorities; developing a common purpose and responsibility among stakeholders; recognition of school and community characteristics. DISCUSSION: While SNPs can help to support childhood nutrition, strategies to address issues related to policy implementation need to be taken to help schools overcome persistent challenges. CONCLUSION: The results of this review provide opportunities for action across multiple system levels to ensure synergy and coordinated action toward SNP goals to foster the creation supportive nutrition environments for children.
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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 | 0,013 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».