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Enregistrement W4401054353 · doi:10.1186/s12992-024-01060-w

Which government policies to create sustainable food systems have the potential to simultaneously address undernutrition, obesity and environmental sustainability?

2024· article· en· W4401054353 sur OpenAlex
Celia Burgaz, Iris Van-Dam, Kelly Garton, Boyd Swinburn, Gary Sacks, Gershim Asiki, Rafael Moreira Claro, Ana Paula Bartoletto Martins, Stefanie Vandevijvere

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésDouble burdenSustainabilityFood systemsBusinessMalnutritionFood policyGlobal healthGovernment (linguistics)Food securityEnvironmental resource managementEnvironmental healthEconomic growthMedicineEconomicsHealth careGeographyAgricultureObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: A transformation of food systems is urgently needed, given their contribution to three ongoing and interlinked global health pandemics: (1) undernutrition and food insecurity, (2) obesity and non-communicable diseases (NCDs), and (3) climate change and biodiversity loss. As policymakers make decisions that shape food systems, this study aimed to identify and prioritise policies with double- or triple-duty potential to achieve healthier and more environmentally sustainable food systems. METHODS: This study undertook a 4-step methodological approach, including (i) a compilation of international policy recommendations, (ii) an online survey, (iii) four regional workshops with international experts and (iv) a ranking for prioritisation. Policies were identified and prioritised based on their double- or triple-duty potential, synergies and trade-offs. Using participatory and transdisciplinary approaches, policies were identified to have double- or triple-duty potential if they were deemed effective in tackling two or three of the primary outcomes of interest: (1) undernutrition, (2) obesity/NCDs and (3) environmental degradation. RESULTS: The desk review identified 291 recommendations for governments, which were merged and classified into 46 initially proposed policies. Based on the results from the online survey, 61% of those policies were perceived to have double- or triple-duty potential. During the workshops, 4 potential synergies and 31 trade-offs of these policies were identified. The final list of 44 proposed policies for healthier and more environmentally sustainable food systems created was divided into two main policy domains: 'food supply chains' and 'food environments'. The outcome with the most trade-offs identified was 'undernutrition', followed by 'environmental sustainability', and 'obesity/NCDs'. Of the top five expert-ranked food supply chain policies, two were perceived to have triple-duty potential: (a) incentives for crop diversification; (b) support for start-ups, and small- and medium-sized enterprises. For food environments, three of the top five ranked policies had perceived triple-duty potential: (a) affordability of healthier and more sustainable diets; (b) subsidies for healthier and more sustainable foods; (c) restrictions on children's exposure to marketing through all media. CONCLUSION: This study identified and prioritised a comprehensive list of double- and triple-duty government policies for creating healthier and more environmentally sustainable food systems. As some proposed policies may have trade-offs across outcomes, they should be carefully contextualised, designed, implemented and monitored.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle