Pathways between foodways and wellbeing for First Nations Australians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Supporting the health and wellbeing of Aboriginal and Torres Strait Islander peoples (hereafter respectfully referred to as First Nations peoples) is a national priority for Australia. Despite immense losses of land, language, and governance caused by the continuing impact of colonisation, First Nations peoples have maintained strong connections with traditional food culture, while also creating new beliefs, preferences, and traditions around food, which together are termed foodways. While foodways are known to support holistic health and wellbeing for First Nations peoples, the pathways via which this occurs have received limited attention. METHODS: Secondary data analysis was conducted on two national qualitative datasets exploring wellbeing, which together included the views of 531 First Nations peoples (aged 12-92). Thematic analysis, guided by an Indigenist research methodology, was conducted to identify the pathways through which foodways impact on and support wellbeing for First Nations peoples. RESULTS AND CONCLUSIONS: Five pathways through which wellbeing is supported via foodways for First Nations peoples were identified as: connecting with others through food; accessing traditional foods; experiencing joy in making and sharing food; sharing information about food and nutrition; and strategies for improving food security. These findings offer constructive, nationally relevant evidence to guide and inform health and nutrition programs and services to harness the strengths and preferences of First Nations peoples to support the health and wellbeing of First Nations peoples more effectively.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».