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Enregistrement W4390885679 · doi:10.1017/s1368980024000120

Public policy interventions to mitigate household food insecurity in Canada: a systematic review

2024· review· en· W4390885679 sur OpenAlexafffundabout
Leanne Idzerda, Tricia Corrin, C. Lăzărescu, Alix Couture, Eric Vallières, Sara Khan, Valerie Tarasuk, Lynn McIntyre, Alejandra Jaramillo Garcia

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nutrition · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoHealth CanadaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésSubsidyPsychological interventionCertaintyIntervention (counseling)Environmental healthPublic economicsPublic healthBusinessFood insecurityMedicineEconomicsFood securityGeographyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this systematic review is to synthesise the evidence on public policy interventions and their ability to reduce household food insecurity (HFI) in Canada. DESIGN: Four databases were searched up to October 2023. Only studies that reported on public policy interventions that might reduce HFI were included, regardless of whether that was the primary purpose of the study. Title and abstract screening, full-text screening, data extraction, risk of bias and certainty of the evidence assessments were conducted by two reviewers. RESULTS: Seventeen relevant studies covering three intervention categories were included: income supplementation, housing assistance programmes and food retailer subsidies. Income supplementation had a positive effect on reducing HFI with a moderate to high level of certainty. Housing assistance programmes and food retailer studies may have little to no effect on HFI; however, there is low certainty in the evidence that could change as evidence emerges. CONCLUSION: The evidence suggests that income supplementation likely reduces HFI for low-income Canadians. Many questions remain in terms of how to optimise this intervention and additional high-quality studies are still needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0120,015
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,566
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,057 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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