Identifying Opportunities for Strategic Policy Design to Address the Double Burden of Malnutrition through Healthier Retail Food: Protocol for South East Asia Obesogenic Food Environment (SEAOFE) Study
Notice bibliographique
Résumé
Effective policies that address both the supply and demand dimensions of access to affordable, healthy foods are required for tackling malnutrition in South East Asia. This paper presents the Protocol for the South East Asia Obesogenic Food Environment (SEAOFE) study, which is designed to analyze the retail food environment, consumers' and retailers' perspectives regarding the retail food environment, and existing policies influencing food retail in four countries in South East Asia in order to develop evidence-informed policy recommendations. This study was designed as a mixed-methods sequential explanatory approach. The country sites are Malaysia, Indonesia, the Philippines, and Thailand. The proposed study consists of four phases. Phase One describes the characteristics of the current retail food environment using literature and data review. Phase Two interprets consumer experience in the retail food environment in selected urban poor communities using a consumer-intercept survey. This phase also assesses the retail food environment by adapting an in-store audit tool previously validated in higher-income countries. Phase Three identifies factors influencing food retailer decisions, perceptions, and attitudes toward food retail policies using semi-structured interviews with selected retailers. Phase Four recommends changes in the retail food environment using policy analysis and semi-structured interviews with key stakeholders. For the analysis of the quantitative data, descriptive statistics and multiple regression will be used, and thematic analysis will be used to process the qualitative data. This study will engage stakeholders throughout the research process to ensure that the design and methods used are sensitive to the local context.
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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 | 0,124 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,009 |
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 ».