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Enregistrement W3183101597 · doi:10.1016/j.ssmph.2021.100866

How supportive is the global food supply of food-based dietary guidelines? A descriptive time series analysis of food supply alignment from 1961 to 2013

2021· article· en· W3183101597 sur OpenAlexafffund
Chloe Clifford Astbury, Emilie Aguirre, Katherine Cullerton, Pablo Monsivais, Tarra L. Penney

Notice bibliographique

RevueSSM - Population Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésFood supplyPopulationDescriptive statisticsBusinessGeographyAgricultural scienceAgricultural economicsEnvironmental healthEconomicsMedicineMathematicsBiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: FAO/WHO have encouraged national governments to create food-based dietary guidelines (FBDGs) to support healthy diets. However, little is known about the extent to which food supply composition aligns with FBDGs, thereby structurally supporting or undermining population-level adherence. It is also unclear how this alignment has evolved over time. The aim of this study was to determine to what extent the global food supply aligns with FBDGs, and to examine historical trends. METHODS: Descriptive time series analysis of food supply alignment (FSA), 1961-2013. FSA was characterised as a ratio dividing country-level food supply data by FBDG across four food groups: fruit and vegetables (FV); sugar (SU); fish and seafood (FS); and red and processed meat (RP). FBDG data was collected from guidance produced by international bodies, and from countries with published FBDGs. The food supply was estimated using yearly FAOSTAT data. A population-weighted average of this ratio was created for all countries included in the analysis, and stratified by region and country income. FINDINGS: FBDGs from 89 countries were included. Of those, 80% had country guidelines for FV, 34% for SU, 44% for FS, and 21% for RP. FSA (1.0 = perfect alignment) based on global guidelines showed a higher supply than recommended for FV (1.2), SU (1.2) and RP (1.1). FSA based on country guidelines showed a lower supply than recommended for FV (0.9) and a higher supply than recommended for SU (2.3), RP (2.3) and FS (1.4). FSA also showed substantial differences in levels and trends across region and country income. INTERPRETATION: As of 2013, food supplies were not aligned with national and international FBDGs and misalignment persisted across five decades with subtantial variation in trends based on geography and country income. The long running nature of these trends suggest that the transition toward sustainable and healthful food systems represent a signifiant global challange. Additionally, acknowledging the degree of misalignment between macro-level structural factors, such as the composition of the food supply, in relation to national or global food policy aims may further aid efforts for population level adherence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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