Corner Store Retailers’ Perspectives on a Discontinued Healthy Corner Store Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Making fresh fruits and vegetables (FFV) more widely available has been a prominent focus of healthy retail interventions and may have an important role in improving food access and diet quality at the population level. 'Healthy retail' interventions in corner/convenience stores (CS) are increasingly being adopted by public health practitioners to address the diet-related risk factors, improve food access at the community level, and change food retail environments. Private sector retailers are integral to the success of public health retailing interventions, making their perspectives and experiences critical. There is a particular need for greater evidence from retailers in settings where evaluations of these interventions have yielded null or mixed results. Through semi-structured interviews with 8 CS retailers (7 from urban settings and 1 from rural) in Ottawa, Ontario, Canada, this study aimed to describe experiences and critical factors regarding the feasibility and sustainability of a healthy CS program that was not sustained following the pilot testing phase, with a specific focus on the sale of FFV. Thematic analysis was used to analyze the interview data, which indicated that retailers faced two dominant challenges with selling FFV in CS: both relate to how these stores are embedded in the larger local and global food system. We join others in arguing that efforts and support for retail interventions aiming to increase the availability of FFV in CS need to address the structure and relations of the food system, as an upstream determinant of CS retailer interest and motivation.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».