Exploring the implications of COVID-19 on widening health inequalities and the emergence of nutrition insecurity through the lens of organisations involved with the emergency food response
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper describes the impact of COVID-19 during the first month of containment measures on organisations involved in the emergency food response in one region of the UK and the emerging nutrition insecurity. This is more than eradicating hunger but considers availability of support and health services and the availability of appropriate foods to meet individual requirements. In particular, this paper considers those in rural communities, from lower socioeconomic groups or underlying health conditions. METHODS: Semistructured professional conversations informed the development of a questionnaire which gathered insights from five organisations involved with the emergency food response in the South East, England, UK. Descriptive themes were derived though inductive analysis and are further discussed in relation to UK government food support measures and early published data. RESULTS: Four themes emerged from conversations, including: (1) increasing demand, (2) meeting the needs of specific groups, (3) awareness of food supply and value of supporting local and (4) concerns over sustainability. All organisations mentioned changes in practice and increased demand for emergency food solutions. Positive, rapid and innovative changes helped organisations to adapt to containment restrictions and to meet the needs of vulnerable people. Although concern was raised with regards to meeting the specific needs of those with underlying health conditions and the sustainability of current efforts. CONCLUSION: Considerable gaps in food provision were identified, as well as concerns regarding increased long-term food and nutrition insecurity. The paper makes recommendations to improve nutrition security for the future and considers the lessons learnt from the COVID-19 pandemic. The generalisability of these early insights is unknown but these real-time snapshops can help to direct further research and evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».