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Enregistrement W2951082867 · doi:10.1177/1090198119853009

An Examination of Failed Grocery Store Interventions in Former Food Deserts

2019· review· en· W2951082867 sur OpenAlex
Rachel Engler‐Stringer, Daniel Fuller, A. M. Hasanthi Abeykoon, Caitlin Olauson, Nazeem Muhajarine

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueHealth Education & Behavior · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public Health
Mots-clésPsychological interventionGrocery storeMarketingClosure (psychology)Grocery shoppingBusinessAdvertisingEnvironmental healthMedicinePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Implementing food stores in deprived neighborhoods to improve access to healthy food is a debated topic. Aims. To uncover important contributors to the closure of grocery store interventions in urban food deserts. Method. We systematically reviewed both peer-reviewed and gray literature for publications on the failure of grocery store interventions. Results. We found nine articles on six different failed food stores. The reasons stated for closure included low sales, a lack of food retail experience, poor marketing, and difficulty in attracting and retaining a high volume of consumers from the local market. Discussion. Current literature on the topic of the closure of inner-city grocery stores does not have a concise rationale to explain why inner-city grocery store interventions were not successful. Conclusion. We must consider the most appropriate interventions to improve food environments in food deserts using local and national policies to address the social determinants of health.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,290 · 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