Nutritional Criminology: Why the Emerging Research on Ultra-Processed Food Matters to Health and Justice
Notice bibliographique
Résumé
There is mounting concern over the potential harms associated with ultra-processed foods, including poor mental health and antisocial behavior. Cutting-edge research provides an enhanced understanding of biophysiological mechanisms, including microbiome pathways, and invites a historical reexamination of earlier work that investigated the relationship between nutrition and criminal behavior. Here, in this perspective article, we explore how this emergent research casts new light and greater significance on previous key observations. Despite expanding interest in the field dubbed 'nutritional psychiatry', there has been relatively little attention paid to its relevancy within criminology and the criminal justice system. Since public health practitioners, allied mental health professionals, and policymakers play key roles throughout criminal justice systems, a holistic perspective on both historical and emergent research is critical. While there are many questions to be resolved, the available evidence suggests that nutrition might be an underappreciated factor in prevention and treatment along the criminal justice spectrum. The intersection of nutrition and biopsychosocial health requires transdisciplinary discussions of power structures, industry influence, and marketing issues associated with widespread food and social inequalities. Some of these discussions are already occurring under the banner of 'food crime'. Given the vast societal implications, it is our contention that the subject of nutrition in the multidisciplinary field of criminology-referred to here as nutritional criminology-deserves increased scrutiny. Through combining historical findings and cutting-edge research, we aim to increase awareness of this topic among the broad readership of the journal, with the hopes of generating new hypotheses and collaborations.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».