Food Insecurity, Neighborhood Food Environment, and Health Disparities: State of the Science, Research Gaps and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity and the lack of access to affordable, nutritious food are associated with poor dietary quality and an increased risk of diet-related diseases, including cardiovascular disease, diabetes, and certain types of cancer. Those of lower socioeconomic status and racial and ethnic minority groups experience higher rates of food insecurity, are more likely to live in under-resourced food environments, and continue to bear the greatest burden of diet-related chronic diseases in the United States. Despite the growing body of literature in this area, there are still significant gaps in our understanding of the various pathways that link food insecurity and neighborhood food environments to racial/ethnic and socioeconomic disparities in health and the most effective intervention strategies to address these disparities. To better understand the science in this area, the National Institutes of Health, in collaboration with the Centers for Disease Control (CDC) and Prevention and the United States Department of Agriculture (USDA), convened a virtual 3-d workshop 21-23 September 2021: Food Insecurity, Neighborhood Food Environment, and Nutrition Health Disparities: State of the Science. The workshop brought together a diverse group of researchers, practitioners, policymakers, and federal partners with expertise in nutrition, the food environment, health and social policy, and behavioral and social sciences. The workshop had the following 3 research objectives: 1) summarize the state of the science and knowledge gaps related to food insecurity, neighborhood food environments, and nutrition health disparities, 2) identify research opportunities and strategies to address research gaps, and 3) examine evidence-based interventions and implementation approaches to address food insecurity and neighborhood food environments to promote health equity. This article summarizes workshop proceedings and describes research gaps and future opportunities that emerged from discussions.
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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 | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».