Notice bibliographique
Résumé
Beyond the production of food: how can Nutrition-Sensitive Agriculture address nutrition challenges? Despite substantial strides in reducing poverty over the past five decades in low and middle-income countries (LMICs), these countries experience disproportionately high rates of undernutrition. Agriculture is a key sector that plays a significant role in addressing malnutrition by addressing food insecurity. Particularly promising are nutrition-sensitive agriculture (NSA) interventions, which are agricultural interventions that incorporate a clear objective to improve nutrition and integrate nutrition actions to achieve the nutrition objective, thereby also addressing nutrition security. As a part of the multisectoral response, NSA interventions address multiple underlying causes of malnutrition. However, studies on the mechanisms by which such interventions impact nutrition and which factors influence outcomes are scarce. Therefore, this PhD research aimed to gain insights into the impact pathways of NSA interventions to improve nutritional status, as well as the factors influencing the implementation and sustainability of the interventions in LMICs. This research used a mixed-methods study design that included two systematic reviews and two case studies based on NSA projects implemented in Bangladesh and Lao PDR. In six articles (4 already published), we explain the effects of NSA interventions on nutrition, the pathways to their, and the factors influencing the implementation and sustainability of the interventions. Three chapters demonstrate that NSA interventions can address the multiple determinants of malnutrition, significantly improve diet, reduce micronutrient deficiency, and, to a lesser extent, reduce underweight. This PhD research confirms that NSA interventions can contribute to nutrition through pathways of agricultural production, agricultural income, and women’s empowerment. In addition, this study puts forward the idea of labelling nutrition-related knowledge and behaviour change communication (BCC) as a separate pathway and identifies the strengthening of local institutions as a novel pathway. The dissertation, in three chapters, explains the factors across five domains of implementation research: the outer setting, the inner setting, the characteristics of individuals, the intervention characteristics, and the implementation process. The studies highlight a complex interaction of the factors at multiple levels. Sustaining NSA interventions is challenging due to the complex adaptive features of the food system that make the system both adaptive and resilient. To conclude, transforming agriculture to become more nutritionally sensitive can be impactful in realizing food and nutrition security, but it requires several interrelated strategies across pathways, of which strengthening local institutions, is key.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».