Macroeconomic impacts of reducing nutrition-related chronic disease by adopting a “healthier diet.”
Notice bibliographique
Résumé
The demand for economic information by health policy makers is increasing in order to address policy questions concerning such things as research funding, intervention and policy selection. As household income increases, the consumption of saturated fats and sugars increase, while the consumption of cereals, fruits and vegetables decrease. This change in food consumption has been identified as a risk factor in the prevalence of nutrition-related chronic diseases such as: cardiovascular disease (CVD), diabetes and some cancers. Promotion and adoption of “healthier diets” in Canada would decrease the prevalence of nutrition-related chronic disease. This would have an impact on the well-being of individuals and households, would decrease the financial burden on society for these types of health related problems, and increase the productivity of the economy through increased labour efficiency. These changes in the demand for food and other commodities and increased productivity will have a macroeconomic impact on all sectors of the economy. The adoption of a “healthier diet” also has an impact on the production and trade of agriculture and agri-food commodities. As individuals and households diets change, the demand for agriculture and food products also changes, which has a direct and indirect impact on the Canadian economy. Changes to a “healthier diet” have an impact on agriculture production, food processing, trade and policies that affect these sectors. A GTAP model with eight regions was used to estimate the macroeconomic impacts of a change to a “healthier diet.” The impacts include changes in industrial output, GDP, employment and changes in trade patterns between Canada, the US, Mexico, Brazil and Chile.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».