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Enregistrement W4281697089 · doi:10.1186/s12889-022-13202-z

Murradambirra Dhangaang (make food secure): Aboriginal community and stakeholder perspectives on food insecurity in urban and regional Australia

2022· article· en· W4281697089 sur OpenAlexaff
Simone Sherriff, Deanna Kalucy, Allison Tong, Nawazish Naqvi, Janice Nixon, Sandra Eades, Tangerene Ingram, Kym Slater, Michelle Dickson, Amanda Lee, Sumithra Muthayya

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNSW Ministry of HealthAustralian GovernmentNational Health and Medical Research CouncilHCF Research Foundation
Mots-clésBiostatisticsFood insecurityMedicinePublic healthEnvironmental healthFood securityStakeholderEpidemiologySocioeconomicsEconomic growthPublic relationsGeographyPolitical scienceNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is widely acknowledged that the invasion by colonial powers of the Australian continent had profound and detrimental impacts on Aboriginal Communities, including food security. Policies of successive governments since European arrival have since further exacerbated the situation, with food insecurity now affecting 20-25% of Aboriginal and Torres Strait Islander people. Food insecurity contributes to long-term impacts on health, in particular diet-sensitive chronic diseases. This study aimed to describe Aboriginal community and stakeholder perspectives on food insecurity to get a better understanding of the key contributing factors and recommendations for potential strategies to address this issue in Aboriginal communities in urban and regional Australia. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 44 participants who were purposively selected. This included Aboriginal people in two communities and both Aboriginal and non-Aboriginal stakeholders from local food relief agencies, food suppliers, schools, and government in an urban and regional location in NSW. A conceptual framework was developed from literature on food security, and sensitizing concepts of availability, affordability, accessibility and acceptability or the lack thereof of healthy food were used to elicit responses from the participants. Interview transcripts were analysed thematically. RESULTS: All participants felt strongly that food insecurity was a major problem experienced in their local Aboriginal communities. Five core areas impacting on food security were identified: trapped in financial disadvantage; gaps in the local food system; limitations of non-Aboriginal food relief services; on-going impacts of colonization; and maintaining family, cultural and community commitments and responsibilities. Participants suggested a number of actions that could help ease food insecurity and emphasized that Aboriginal values and culture must be strongly embedded in potential programs. CONCLUSIONS: This study found Aboriginal families in urban and regional Australia are experiencing food insecurity on a regular basis, which is impacted by a range of socio-economic, environmental, systemic and cultural factors, as reported by the participants. Study findings highlight the need to address system level changes in the food environment and acknowledge Aboriginal history, culture and food preferences when considering the development of programs to alleviate food insecurity among Aboriginal people.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,440
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,024 · 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'étudeQualitatif
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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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