Tracing the Single and Combined Contributions of Home-Grown Supply and Health Literacy on Fruit and Vegetable Consumption: An Empirical Exploration in Rural India
Notice bibliographique
Résumé
Low fruit and vegetable consumption (FVC) remains a global health challenge. Fostering subsistence agriculture through the production and home-grown consumption (HGC) of fruits and vegetables are seen as potential strategies for improving overall FVC, in particular, for developing countries like India. In addition, educational strategies targeting FVC health literacy are also used. Little evidence has documented a connection between these two strategies. We examine the single and combined influence of HGC and health literacy with regard to benefits from fruits and vegetable consumption. Data were collected from 427 rural households in the state of Odisha, India. Three outcomes were examined: FVC, as well as fruit and vegetables separately. Linear and Poisson regression were used to examine the association among home-grown consumption (HGC), FVC health literacy, and the FVC outcomes. Findings show that HGC, but not FVC health literacy, was directly associated with FVC (β = 0.65, SE = 0.10, p = 0.008) and vegetable consumption (β = 0.57, SE = 0.11, p = 0.02). However, both HGC (β = 0.58, SE = 0.05, p < 0.01) and FVC health literacy (β = −0.07, SE = 0.02, p = 0.001) were associated with fruit consumption. In addition, HGC effect is concentrated among participants who reported low FVC health literacy, especially on overall FVC and vegetables alone. Results are discussed in relation to the beneficial role played by HGC in those particularly vulnerable households who perceived little FVC health literacy. Our results provide insights on novel improved FVC consumption across all population segments. Future research should explore the complex interplay between agricultural policies and educational programs in the design of interventions promoting fruit and vegetable production and consumption.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».