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Enregistrement W4407004633 · doi:10.1111/obr.13870

A best practice guide for conducting healthy food retail research: A resource for researchers and health promotion practitioners

2025· review· en· W4407004633 sur OpenAlexfundno aff
Tailane Scapin, Tara Boelsen‐Robinson, Shaan Naughton, Jaithri Ananthapavan, Miranda R. Blake, Megan Ferguson, Clara Gómez‐Donoso, Adyya Gupta, Victoria Hobbs, Emma McMahon, Helena Romaniuk, Gary Sacks, Julia Thompson, Laura Alston, Kathryn Backholer, Rebecca Bennett, Julie Brimblecombe, Jasmine Chan, Katrine Sidenius Duus, Oliver Huse, Damian Maganja, Josephine Marshall, Liliana Orellana, Emalie Rosewarne, Sally Schultz, Katherine Sievert, Simone Sherriff, Huong Ngoc Quynh Tran, Carmen Vargas, Jason Wu, Anna Peeters, Adrian J. Cameron

Notice bibliographique

RevueObesity Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityNational Heart Foundation of AustraliaUniversity of GreenwichFundación Alfonso Martín EscuderoDeakin UniversityNational Health and Medical Research CouncilJohns Hopkins University
Mots-clésMarketingConsistency (knowledge bases)Multidisciplinary approachResource (disambiguation)BusinessPromotion (chess)ChecklistMedicinePublic relationsPsychologySociologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retail food environments play a pivotal role in influencing dietary behaviors, and therefore have huge potential as settings for promoting good nutrition and preventing obesity. Conducting research in retail settings can be challenging due to the varied motivations of the parties involved and the complex nature of retail environments. To improve the quality and consistency of research in this field, we have identified 16 thematic topics aimed at guiding researchers and public health practitioners on how to conduct healthy food retail research. A summary for each topic, encompassing existing methodologies, best practice examples, and knowledge gaps, was developed based on available literature and the collective experience and expertise of 32 multidisciplinary researchers from a high-income perspective engaged in healthy food retail research in a diverse range of retail settings. A summary checklist describing key considerations at each stage of conducting healthy food retail research was also developed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,658
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,099 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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