MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4313475992 · doi:10.1186/s40066-022-00398-x

Are sub-Saharan African national food and agriculture policies nutrition-sensitive? A case study of Ethiopia, Ghana, Malawi, Nigeria, and South Africa

2023· article· en· W4313475992 sur OpenAlexaff
Roshaany Asirvatham, Suleyman M. Demi, Obidimma Ezezika

Notice bibliographique

RevueAgriculture & Food Security · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern UniversityUniversity of TorontoAlgoma UniversityThe Scarborough HospitalPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureMalnutritionBusinessFood policyFood systemsEconomic growthOverweightMicronutrientObesityFood securityPolitical scienceEnvironmental healthMedicineGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In sub-Saharan Africa (SSA), malnutrition coupled with rising rates of undernutrition and the burden of overweight/obesity remains one of the most significant public health challenges facing the region. Nutrition-sensitive agriculture can play an important role in reducing malnutrition by addressing the underlying causes of nutrition outcomes. Therefore, we aim to assess the nutrition-sensitivity of food and agriculture policies in SSA and to provide recommendations for identified policy challenges in implementing nutrition-sensitive agriculture initiatives. Methods We assessed past and current national policies relevant to agriculture and nutrition from Ethiopia, Ghana, Malawi, Nigeria, and South Africa. Thirty policies and strategies were identified and reviewed after a literature scan that included journal articles, reports, and policy documents on food and agriculture. The policies and strategies were reviewed against FAO’s Key Recommendations for Improving Nutrition Through Agriculture and Food Systems guidelines. Results Through the review of 30 policy documents, we found that the link between agriculture and nutrition remains weak, particularly in agriculture policies. The review of the policies highlighted insufficient attention to nutrition and the production of micronutrient-rich foods, lack of strategies to increase farmer market access, and weak multi-sectoral collaboration and capacity building. Conclusion Nutrition-sensitive agriculture has received scant attention in previous agricultural and food policies in SSA that were riddled with implementation issues, lack of capacity, and ineffective methods for multi-sector collaboration. Recognition of these challenges are leading countries to revise and create new policies that prioritize nutrition-sensitive agriculture as a key driver in overcoming malnutrition.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAgriculture & Food SecurityMême sujetChild Nutrition and Water AccessTravaux en français237 207