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Enregistrement W4210299889 · doi:10.1007/s12571-022-01262-3

Connecting the food and agriculture sector to nutrition interventions for improved health outcomes

2022· review· en· W4210299889 sur OpenAlexafffund
Emily Duncan, Lisa Ashton, Abdul‐Rahim Abdulai, Talata Sawadogo‐Lewis, Shannon King, Evan Fraser, Steven Vosti, Jess Haines, Frances Knight, Timothy Roberton

Notice bibliographique

RevueFood Security · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaJohns Hopkins University
Mots-clésAgriculturePsychological interventionFood systemsMalnutritionBusinessEconomic growthFood processingFood securitySustainable agricultureEmpowermentPublic economicsEconomicsMedicinePolitical scienceGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To achieve the Sustainable Development Goal of zero hunger, multi-sectoral strategies to improve nutrition are necessary. Building towards this goal, the food and agriculture sector must be considered when designing nutritional interventions. Nevertheless, most frameworks designed to guide nutritional interventions do not adequately capture opportunities for integrating nutrition interventions within the food and agriculture sector. This paper aims to highlight how deeply connected the food and agriculture sector is to underlying causes of malnutrition and identify opportunities to better integrate the food and agriculture sector and nutrition in low and middle income countries. In particular, this paper: (1) expands on the UNICEF conceptual framework for undernutrition to integrate the food and agriculture sector and nutrition outcomes, (2) identifies how nutritional outcomes and agriculture are linked in six important ways by defining evidence-based food and agriculture system components within these pathways: as a source of food, as a source of income, through food prices, women's empowerment, women's utilization of time, and women's health and nutritional status, and (3) shows that the food and agriculture sector facilitates interventions through production, processing and consumption, as well as through farmer practices and behavior. Current frameworks used to guide nutrition interventions are designed from a health sector paradigm, leaving agricultural aspects not sufficiently leveraged. This paper concludes by proposing intervention opportunities to rectify the missed opportunities generated by this approach. Program design should consider the ways that the food and agriculture sector is linked to other critical sectors to comprehensively address malnutrition. This framework is designed to help the user to begin to identify intervention sites that may be considered when planning and implementing multi-sectoral nutrition programs. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s12571-022-01262-3.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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