Designing nutrition-sensitive agriculture (NSA) interventions with multi-criteria decision analysis (MCDA): a review
Notice bibliographique
Résumé
Despite the efforts to end malnutrition through intensive agriculture of caloric crops, micronutrient deficiencies and other forms of malnutrition persist in vulnerable communities worldwide. Nutrition-sensitive agriculture (NSA) interventions are recognized as chances to address the causes of malnutrition. In this work, the different types of NSA interventions were explored, as well as the pathways through which they can improve nutrition (e.g., increasing biofortified crops and income generation via agricultural sales for a positive impact on access to nutritious foods, and simultaneously involving nutrition education to improve care practices and eventually nutritional status). Some NSA interventions focus on one pathway. Well-designed interventions, however, should follow multi-pathway approaches targeting the underlying causes of undernutrition within the selected population. The circumstances in which certain indicators should be used to measure the impact of an NSA intervention in each stage of the full pathway were also explained, as well as the need of enhancing the design of such interventions. Multi-criteria decision analysis (MCDA) has been employed to solve agriculture-related issues, but it has not been used to identify the optimal types of NSA interventions, metrics, and indicators based on the context of the community, priorities and objectives of the project managers and designers, etc.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».