Investigating business outcomes of healthy food retail strategies: A systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,029 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».