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Enregistrement W2917054062 · doi:10.1093/heapro/daz004

Capacity building and personal empowerment: participatory food costing in Nova Scotia, Canada

2019· article· en· W2917054062 sur OpenAlexafffundabout
Hiliary Monteith, Barbara J. Anderson, Patricia L. Williams

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityAcadia University
Organismes subventionnairesAcadia University
Mots-clésEmpowermentNova scotiaParticipatory action researchFood securityCapacity buildingCitizen journalismBusinessPolitical scienceEconomic growthGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food insecurity impacts millions of people globally. It has been recognized as a priority and a human right by the United Nations where empowerment of women is identified as a significant goal in addressing food insecurity. In the Maritime Province of Nova Scotia (NS), Canada, more than one in five children live in food insecure households. Since 2002, participatory action research (PAR) has been an integral component of food costing in NS with an aim to support capacity building for food security. Building on earlier research that examined short-term outcomes, and recognizing a lack of research examining outcomes of PAR processes, this study aimed to explore the medium-term individual capacity building processes and outcomes of women involved in Participatory Food Costing (PFC). Findings revealed that capacities were built with respect to interrelated themes of 'awareness, participation, personal development, readiness to change, political impact, influence on others, self-esteem, project growth and project continuity'. In addition, the involvement of these women in PFC resulted in both personal empowerment and food security-related policy change. Involving vulnerable populations through PAR is valuable in influencing health-related policy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,257
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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