Food literacy: An international update on its conceptualisation, measurement and application
Notice bibliographique
Résumé
Since 2010, the term food literacy has increasingly become part of the community and public health nutrition vocabulary of practitioners, policy makers and researchers. The only empirically derived definition of the term was developed in Australia through a study of Australian food experts, review of Australian interventions and a study of young people in Brisbane across a spectrum of disadvantage (Vidgen 2014). This work included the identification of eleven components organised into four domains of planning and management, selection, preparation and eating, a conceptualisation of how food literacy related to nutrition and more broadly where it may fit within broader public health programs. Since this time, this work has been widely cited in the international literature as various countries progress their conceptualisations of food literacy and what it means for their policy and practice. This presentation will: • provide an overview of recent systematic reviews of definitions and conceptualisations of food literacy from different countries. • provide a summary of current efforts to develop measures of food literacy, with a particular focus on Italian, Dutch and Canadian tools. • present brief case studies of food literacy work including the United Nations Food and Agriculture Organisation’s Scaling Up Food and Nutrition Education in Schools as part of the Decade of Action on Nutrition and Canadian and Italian work to train a nutritionists to develop food literacy among their citizens. This presentation aims to contribute to nutritionists’ understanding of the field of food literacy to support them in evidence based practice. Building understanding of food insecurity for com
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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 | 0,019 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».