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Enregistrement W2950857143 · doi:10.1093/cdn/nzz034.p10-144-19

Identifying Eggs and Small Fish as Priority Foods in Rural Tanzania for Pregnant and Lactating Women, Infants and Young Children: Formative Research for the ENRICH Project (P10-144-19)

2019· article· en· W2950857143 sur OpenAlexaffabout
Rebecca C. Robert, Rosario Bartolini, Hilary Creed‐Kanashiro, Deodatus Kakoko, Laureta Lucas, Allison Verney

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensNutrition International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaFormative assessmentEnvironmental healthContext (archaeology)Qualitative researchFish <Actinopterygii>Dietary diversityDiversity (politics)GeographyPsychologyMedicineSocioeconomicsBiologyFood securitySociologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A diverse diet including animal source foods (ASF) is essential for pregnant and lactating women, as well as infants and young children (IYC) 6–23 months to promote healthy growth. In rural impoverished areas of Tanzania, where stunting prevalence is high and dietary diversity low, the Enhancing Nutrition Services to Improve Maternal and Child Health (ENRICH) project aims to improve the health and nutrition of women and IYC. To identify nutritious priority foods and behaviors to promote in this context, formative research was conducted. Our objective was to identify priority ASF to promote increased dietary diversity and improved maternal and IYC nutrition within the local context. Using a social-ecological framework and an ethnographic approach, we employed qualitative methods to collect data from purposive samples on potential key foods and behaviors. Food attributes, market surveys, household food stock, in-depth interviews, 24-hour dietary recalls and home observations were conducted. Analysis of each method and triangulation of results led to selected ASF foods and behaviors, which were tested in household trials for final recommendations. Among the various ASF explored, eggs and small fish emerged with the greatest potential for increased consumption. Many positive attributes of eggs were voiced, but some negative attributes, primarily related to traditional cultural views, were also expressed. Small fish were associated with mostly positive attributes. Compared with other ASF, eggs and small fish were commonly available and considered inexpensive. Interviews with pregnant women and parents of IYC demonstrated links among nutritious foods, healthy growth and future aspirations, yet dietary recalls showed poor dietary quality and low ASF intake. Results from household trials found eggs available, easy to prepare and acceptable by women and IYC. Similar results were found for small fish. Formative research provided context rich data from multiple perspectives to select priority ASF. Household trials provided further evidence of practical feasibility and acceptability, as well as improved understanding of how to promote egg and small fish consumption. This research informed the development of messaging and a behavior change strategy for this setting. Global Affairs Canada, World Vision Canada, Nutrition International.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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