Government policy and agricultural production: a scoping review to inform research and policy on healthy agricultural commodities
Notice bibliographique
Résumé
Unhealthy foods and tobacco remain the leading causes of non-communicable disease (NCDs). These are key agricultural commodities for many countries, and NCD prevention policy needs to consider how to influence production towards healthier options. There has been little scholarship to bridge the agriculture with the public health literature that seeks to address the supply of healthy commodities. This scoping review synthesizes the literature on government agricultural policy and production in order to 1) present a typology of policies used to influence agricultural production, 2) to provide a preliminary overview of the ways that impact is assessed in this literature, and 3) to bring this literature into conversation with the literature on food and tobacco supply.This review analyzes the literature on government agricultural policy and production. Articles written in English and published between January 1997 and April 2018 (20-year range) were included. Only quantitative evaluations were included. Studies that collected qualitative data to supplement the quantitative analysis were also included. One hundred and three articles were included for data extraction. The following information was extracted: article details (e.g., author, title, journal), policy details (e.g., policy tools, goals, context), methods used to evaluate the policy (e.g., outcomes evaluated, sample size, limitations), and study findings. Fifty four studies examined the impact of policy on agricultural production. The remaining articles assessed land allocation (n = 25) (e.g., crop diversification, acreage expansion), efficiency (n = 23), rates of employment including on- and off-farm employment (n = 18), and farm income (n = 17) among others. Input supports, output supports and technical support had an impact on production, income and other outcomes. Although there were important exceptions, largely attributed to farm level allocation of labour or resources. Financial supports were most commonly evaluated including cash subsidies, credit, and tax benefits. This type of support resulted in an equal number of studies reporting increased production as those with no effects.This review provides initial extrapolative insights from the general literature on the impact of government policies on agricultural production. This review can inform dialogue between the health and agricultural sector and evaluative research on policy for alternatives to tobacco production and unhealthy food supply.
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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 | 0,019 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».