Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity has long been a public health issue in Northwestern Ontario, which adds a substantial burden on social costs and health care. Food insecurity is further exacerbated during the COVID-19 pandemic, due to the closure or limited hours of emergency food and transportation services. Low-income seniors (age>65 years old) face additional risks of food insecurity due to their vulnerability to the coronavirus. To help reduce food insecurity in this specific population, an emergency food program named “Senior Food Bags” was established by Roots to Harvest at the City of Thunder Bay, which provides insights on incorporating skill-building into food distribution activities. As a dietetic intern, I participated in the planning and implementation of the project. Considering that a lack of fresh produce, limited cooking skills, and comorbidities are major barriers for local low-income seniors, we aim to impart seniors with basic cooking skills and create recipes to consider health concerns. Hence, a weekly recipe was developed to encourage seniors to use healthy ingredients (e.g. fresh and preserved produces of proteins, grains, fruits, and vegetables) included in the bag for meal preparation. No ID was required, and seniors were respectfully approached for communication during the distribution. The mid-term survey suggested that all senior participants (n=40) thought the project helped reduce food insecurity during COVID-19. 1/3 of participants mentioned being more confident and capable of preparing healthier meals. The project illustrated that skill-building and dignified services in emergency food programs can do more than provide food. To enhance the capacity of food security, the first step is to equip individuals with intentions and skills to combat food challenges. Therefore, in addition to food distribution, food donor projects should also focus on fostering individuals’ food literacy development to empower them and aid public health.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».