Benchmarking Policy Goals and Actions for Healthy Food Environments in Benin to Prevent Malnutrition
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: Lifestyle and dietary shifts contribute to widespread or specific micronutrient deficiencies, leading to health issues such as obesity, hypertension, diabetes, cardiovascular diseases, and certain cancers. These problems are linked to unhealthy food environments, yet little is known about Benin policy responses. This study aims to assess how different aspects of the food environment are addressed in Benin's policy documents and their alignment with international best practices. Methods: The study analyzed intentions and actions to ensure a healthy food environment in Benin using various policy documents, including laws, decrees, sectoral policies, strategic and operational plans, regulations, directives, action plans, and program/project documents. It followed the Food-EPI tool (Healthy Food Environment Policy Index) of the INFORMAS network (International Network for Food and Obesity/NCDs, Research, Monitoring and Action Support) focusing on the “Policy and Infrastructure Support” components, with steps like contextual analysis, document collection, and evidence extraction. Results: Of the 98 documents collected, 61 were analyzed and classified into frameworks: 54.09% in the policy framework, 29.50% in the strategic framework, and 16.39% in the operational framework. While nine food environment domains were addressed to some extent, disparities with international best practices were noted, especially in food composition, labeling, pricing, governance, and funding/resources. Evidence gaps were identified in retail food sales, food trade and investments, and health integration in policies. Conclusions: The study reveals diverse approaches and gaps in Benin policies for healthy food environments. Despite progress in some areas, like leadership and monitoring, others, including food composition and governance, need more attention.
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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 | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».