The Older Adult Nutritional Ecosystem in Western Newfoundland and Examples of Community-based Nutrition Programming
Notice bibliographique
Résumé
Context: Newfoundland and Labrador (NL) has an aging population (Statistics Canada, 2019) and high levels of chronic disease amongst older adults (Government of NL, 2017). Nutrition directly influences health (World Health Organization, 2015) and the nutrition of older adults living in NL is of low quality (Sarkar et al., 2015). Nutrition in NL is affected by the high cost, limited in-province production, and reliance on import via marine and truck transport for approximately 90% of consumed food (Food First NL, 2015). Objective: The aim of the research project was to explore the individual and environmental factors that influence older adult nutrition and to understand areas for potential change that can be supported by community-based organizations and nursing practice. Study Design and Analysis: Qualitative research study guided by Interpretative Description methodology (Thorne, 2016) and the theoretical perspective of the Social Ecological Model (Stokols, 1996; 2000). A community-engaged approach with community partner organizations that are directly involved in older adult nutrition. Setting: An area along the west coast of Newfoundland, the most eastern province in Canada. Population Studied: Engagement with older adults, key informants, and nurses living in western NL. Intervention/Instrument: Through review of the literature, focus groups with older adults, and individual semi-structured interviews with key informants and nurses. Outcome Measures: In-depth understanding about the individual and environmental factors that impact the nutrition of older adults. Working with community organizations to develop programming to achieve positive nutritional change. Results: A visual map of the older adult nutritional ecosystem in western NL that identifies specific individual and environmental factors that influence older adult nutrition. Individual factors that impact older adult nutrition include availability and affordability of food, time and planning, motivation, and health. Environmental factors include climate, distribution systems, finances, government policy, and social groups. A tool kit of community-based nutrition programming, including examples that were recommended by study participants and examples of programing already being implemented by community groups to positively impact older adult nutrition, highlighting the creation of an academic-community research collective and a new health and wellness facility with a community kitchen.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».