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Enregistrement W2968763230 · doi:10.1111/obr.12912

Investigating business outcomes of healthy food retail strategies: A systematic scoping review

2019· article· en· W2968763230 sur OpenAlexaff
Miranda R. Blake, Kathryn Backholer, Emily Lancsar, Tara Boelsen‐Robinson, Catherine L. Mah, Julie Brimblecombe, Christina Zorbas, Natassja Billich, Anna Peeters

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingBusinessRevenueProduct (mathematics)Promotion (chess)PopulationGrey literatureMEDLINEEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large changes to food retail settings are required to improve population diet. However, limited research has comprehensively considered the business implications of healthy food retail strategies for food retailers. We performed a systematic scoping review to identify types of business outcomes that have been reported in healthy food retail strategy evaluations. Peer-reviewed and grey literature were searched. We identified qualitative or quantitative real-world food or beverage retail strategies designed to improve the healthiness of the consumer nutrition environment (eg, changes to the "marketing mix" of product, price, promotion, and/or placement). Eligible studies reported store- or chain-level outcomes for measures of commercial viability, retailer perspectives, customer perspectives, and/or community outcomes. 11 682 titles and abstracts were screened with 107 studies included for review from 15 countries. Overall item sales, revenue, store patronage, and customer level of satisfaction with strategy were the most frequently examined outcomes. There was a large heterogeneity in outcome measures reported and in favourability for retailers of outcomes across studies. We recommend more consistent reporting of business outcomes and increased development and use of validated and reliable measurement tools. This may help generate more robust research evidence to aid retailers and policymakers to select feasible and sustainable healthy food retail strategies to benefit population health within and across countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations64
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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