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Nutrition Promotion and Collective Vegetable Gardening by Adolescent Girls: Feasibility Assessment from a Pilot in Afghanistan

2018· article· en· W2938750454 sur OpenAlexfundno aff
Md. Abdul Alim, Munmun Hossain

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Agriculture and Rural Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentMultiple Sclerosis Scientific Research Foundation
Mots-clésContext (archaeology)Promotion (chess)Government (linguistics)Consumption (sociology)Intervention (counseling)AgricultureMalnutritionEnvironmental healthHealth promotionPsychologyBusinessEconomic growthPolitical sciencePublic healthMedicineGeographyNursingSociologySocial scienceEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to assess the feasibility of collective vegetable gardening into an existing development programme for adolescent girls as a means of improving awareness about health and nutrition and increasing vegetable consumption in Afghanistan. A one and half year pilot study tested the feasibility of layering an intervention that combined agricultural training and input support in Kabul, Parwan and Kapisa regions on an adolescent programme implemented by a non-government organisation. The study included 400 adolescent girls for survey and qualitative tools to understand the local context of adolescent girls' participation in vegetable cultivation. The assessment demonstrates the evidence that despite of the challenging situation and traditional culture in Afghanistan the pilot had successfully engaged almost all of the adolescent girls in collective vegetables cultivation by making them aware about health, nutrition and the usefulness of vegetables consumption while the bad effects of not intake those. And the cultivation proved itself financially viable and very much effective for the community though there were little challenges. The pilot would be feasible and scalable to address the malnutrition and girls' marginalization if those challenges were taken into consideration carefully.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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