Cultivating nutrition: exploring participants’ perspectives on nutrition gardens and nutrition education program in rural Tamil Nadu and Odisha, India
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition persists as a critical public health concern in India, aggravated by widespread nutrition insecurity due to lack of dietary diversity. Integrating the promotion of nutrition gardens with nutrition education offers a promising strategy to mitigate these challenges, particularly among vulnerable populations. This paper examines the perceptions of households participated in an intervention to promote nutrition-sensitive agriculture and improve nutrition education to combat undernutrition in small-scale farming households in rural India. Using a mixed-methods approach, data were collected from participants in Tamil Nadu and Odisha through structured interviews, key informant interviews, and focus group discussions. The qualitative data were thematically analysed, and a SWOT analysis was conducted to assess the intervention’s strengths, weaknesses, opportunities, and threats. The findings show that by integrating nutrition-sensitive approaches into agricultural activities, the intervention has transformed traditional home gardening practices by diversifying homegrown produce. Participants highly valued the training sessions, and the provision of seeds and saplings, which facilitated the establishment of nutrition gardens and improved nutrition-related knowledge. However, while many participants reported improved nutrition knowledge, improvements in dietary diversity and overall nutrition were less commonly reported. Achieving a sustained impact will require context-sensitive implementation, sustained engagement, and addressing structural barriers.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».