Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the evolution of global nutrition policy through historical, scientific, economic, and political lenses. It begins by tracing how nutrition science developed—from early concerns with calorie sufficiency and nutrient deficiencies to later emphasis on protein and micronutrients. Over time, rising rates of obesity and non-communicable diseases led to broader, systems-based thinking about food, health, and equity. The economics section explores how market forces—including food prices, subsidies, trade liberalization, and corporate power—influence dietary patterns, especially among low-income populations. It also considers the role of income inequality and consumer behavior in shaping nutrition outcomes. This paper explores the political economy of nutrition, examining how power, institutions, and economic interests shape nutrition outcomes and policy implementation. While nutrition is often framed as a technical issue, its governance is deeply political. The paper highlights how fragmented institutional structures, donor-driven priorities, and short-term political incentives often undermine long-term, coordinated responses to malnutrition. Drawing on historical analysis and contemporary policy debates, the study advocates for a systems-based approach to nutrition that dismantles siloed thinking, addresses structural inequities, and centers sustainability and equity. By framing nutrition as a public good integral to sustainable development, this paper calls for reimagined governance models, better policy coherence, independent monitoring, consumer empowerment and enhanced accountability in global nutrition efforts.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».