Addressing the marketing and availability of unhealthy food and beverages in and around selected schools in Ghana: a community readiness appraisal
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study assessed stakeholder readiness to address unhealthy food and beverage marketing and availability in/around Public Basic Schools (for children 4-15 years) in Greater Accra Region, the highly urbanised administrative capital of Ghana. DESIGN: The community readiness model was used to conduct in-depth mixed methods interviews with stakeholders. Using predefined anchored rating statements, quantitative readiness scores ranging from 1 to 9 were generated. Thematic qualitative analysis was undertaken to understand barriers and facilitators that could influence the implementation of interventions. SETTING: Greater Accra Region, Ghana. PARTICIPANTS: 18 key informants from various school/education/citizen sectors, which together represented the 'school community' of Greater Accra Region. RESULTS: The mean readiness scores indicated that the 'school community' was at the 'preplanning' stage of readiness (4.44±0.98) to address the marketing and availability of unhealthy food and beverages in and around schools. The mean readiness score for 'leadership' was the highest of all dimensions (5.36±1.60), corresponding to the 'preparation' stage. The lowest scores were found for 'community knowledge of efforts' (3.19±2.45) and 'resources for efforts' (3.64±0.87), both of which were at a 'vague awareness' stage. CONCLUSIONS: The 'school community' recognised that the marketing and availability of unhealthy food and beverages was a problem. Additionally, current leadership was actively supportive of continuing/improving efforts that create healthier children's food environments. However, actions that aim to increase the 'school community's' knowledge of existing interventions and securing resources to sustain those interventions are needed before introducing readiness appropriate strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».