How does fresh food prescribing fit into the social service landscape? A qualitative study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Food prescription programs are part of the broader social prescribing movement as an approach to address food insecurity and suboptimal diet in health care settings. These programs exist amid other social services, including income-based supports and food assistance programs; however, evaluations of the interactions between these programs and pre-existing services and supports are limited. This study was embedded within a larger evaluation of the 52-week Fresh Food Prescription (FFRx) program (April 2021-October 2022); the objective of this study was to examine how program participation influenced individuals' interactions with existing income-based supports and food assistance programs. METHODS: This study was conducted in Guelph, Ontario, Canada. One-to-one (n = 23) and follow-up (n = 10) interviews were conducted to explore participants' experiences with the program. Qualitative data were analyzed thematically using a constant comparative analysis. RESULTS: Participants described their experience with FFRx in relation to existing income-based supports and food assistance programs. FFRx reportedly extended income support further to cover living expenses, allowed participants to divert income to other necessities, and reduced the sacrifices required to meet basic needs. FFRx lessened the frequency of accessing other food assistance programs. Aspects of FFRx's design (e.g. food delivery) shaped participant preferences in favour of FFRx over other food supports. CONCLUSION: As food prescribing and other social prescribing programs continue to expand, there is a need to evaluate how these initiatives interact with pre-existing services and supports and shape the broader social service landscape.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».