The impacts of the Nutrition North Canada program on the accessibility and affordability of perishable, nutritious foods among eligible communities: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The Nutrition North Canada (NNC) program, introduced in April 2011 is a federal strategy to improve access to perishable, nutritious foods for remote and isolated communities in northern Canada by subsidising retailers to provide price reductions at the point of purchase. As of March 2023, 123 communities are eligible for the program. To evaluate existing evidence and research on the NNC program to inform policy decisions to improve the effectiveness of NNC. A scoping review of peer-reviewed articles was conducted in ten databases along with a supplemental grey literature search of government and non-government reports published between 2011 and 2022. The search yielded 172 publications for screening, of which 42 were included in the analysis. Narrative thematic evidence synthesis yielded 104 critiques and 341 recommendations of the NNC program across eight themes. The most-identified recommendations focus on transparency, communication, and support for harvesting, hunting, and community food initiatives. This review highlights recommendations informed by the literature to address critiques of the NNC program to improve food security, increase access to perishable and non-perishable items, and support community-based food initiatives among eligible communities. The review also identifies priority areas for future policy directions such as additional support for education initiatives, communication and transparency amidst program changes, and food price regulations.
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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 | 0,014 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».