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Enregistrement W3168633287 · doi:10.3390/nu13062051

Enablers and Barriers of Zinc Fortification; Experience from 10 Low- and Middle-Income Countries with Mandatory Large-Scale Food Fortification

2021· article· en· W3168633287 sur OpenAlexaff
Ann Tarini, Mari S. Manger, Kenneth H. Brown, Mduduzi N. N. Mbuya, Laura A. Rowe, Frederick Grant, Robert E. Black, Christine M. McDonald

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésFortificationFood fortificationZinc deficiency (plant disorder)ZincEnvironmental healthMedicinePublic healthPopulationMicronutrientScale (ratio)BusinessFood scienceNursingBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adequate zinc nutrition is important for child growth, neurodevelopment, immune function, and normal pregnancy outcomes. Seventeen percent of the global population is estimated to be at risk for inadequate zinc intake. However, zinc is not included in the fortification standards of several low- and middle-income countries with mandatory fortification programs, despite data suggesting a zinc deficiency public health problem. To guide policy decisions, we investigated the factors enabling and impeding the inclusion of zinc as a fortificant by conducting in-depth interviews with 17 key informants from 10 countries. Findings revealed the decision to include zinc was influenced by guidance from international development partners and enabled by the assessment of zinc deficiency, mandatory regional food fortification standards which included zinc, the World Health Organization (WHO) guidelines for zinc fortification, and the low cost of zinc compound commonly used. Barriers included the absence of zinc from regional fortification standards, limited available data on the efficacy and effectiveness of zinc fortification, and the absence of national objectives related to the prevention of zinc deficiency. To promote zinc fortification there is a need to put the prevention of zinc deficiency higher on the international nutrition agenda and to promote large-scale food fortification as a key deficiency mitigation strategy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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