Food systems determinants of nutritional health and wellbeing in urban informal settlements: A scoping review in LMICs
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Increasing food and nutritional inequities are apparent in urban settings across Low- and Middle-Income Countries (LMICs), along with nutrition transition towards ultra-processed diets high in fat, sugar, and salt. In urban informal settlements, characterized by insecurity and inadequate housing and infrastructure, food systems dynamics and their nutritional implications are poorly understood. OBJECTIVES: This paper explores the food system determinants of food and nutrition security in urban informal settlements in LMICs with the goal of identifying effective approaches and entry points for policy and program. METHODS: Scoping review. Five databases were screened spanning the period 1995 to 2019. A total of 3748 records were assessed for inclusion based on title and abstract followed by 42 full text reviews. At least two reviewers assessed each record. Twenty-four final publications were included, coded, and synthesized. RESULTS: Factors influencing food security and nutrition in urban informal settlements can be organized into three interconnected levels. Macro-level factors include globalization, climate change, transnational food corporations, international treaties and regulations, global and national policies such as SDGs, insufficient social aid programs, and formalization or privatization. Meso-level factors include gender norms, inadequate infrastructure and services, insufficient transportation, informal food retailers, weak municipal policies, marketing strategies, and (lack of) employment. Micro-level factors comprise gender roles, cultural expectations, income, social networks, coping strategies, and food (in) security. CONCLUSIONS: Greater policy attention should focus at the meso-level, with priority investments in services and infrastructure within urban informal settlements. The role and engagement of the informal sector is an important consideration in improving the immediate food environment. Gender is also crucial. Women and girls have a central role in food provisioning but are more vulnerable to various forms of malnutrition. Future research should include context-specific studies in LMIC cities as well as promoting policy change using a participatory and gender transformative approach.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».