WIC Online Shopping: Challenges and Opportunities for Vendors and Farmers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to expand knowledge and develop a list of technical assistance needs related to the Special Supplemental Nutrition Program for Women, Infants, and Children (WIC) online shopping for small, tribal, and rural vendors; farmers; and farmers' markets. DESIGN: A modified Delphi method was used, collecting information via a web-based survey, facilitated workshops, a listening session, and individual interviews from October 2023 to February 2024. SETTING: Surveys were distributed through Qualtrics. Zoom was used to conduct virtual workshops, a listening session, and individual interviews. PARTICIPANTS: Purposive sampling techniques were used to recruit the study sample. Of the 435 invited, 239 completed 50% of the survey; 22 survey respondents attended the workshop; 3 tribal vendors and/or farmers attended interview sessions; and 5 non-WIC-authorized vendors, farmers, and farmers' markets attended the listening session. MAIN OUTCOME MEASURE(S): The overall phenomenon of interest included themes related to facilitators and barriers to WIC online shopping. ANALYSIS: Statistical software was used to report descriptive statistics. A rapid qualitative analysis inductive approach was used to construct themes for the study. RESULTS: Facilitators included support and guidance, a robust platform, and feedback mechanisms, whereas barriers included time, resources, and technology. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: To ensure WIC online shopping success, it is essential to address both the barriers and facilitators experienced by vendors, farmers, and farmers' markets. While this study collected various perspectives and experiences from merchants, future research may also focus attention on WIC participant perceptions of shopping online with these food retailers.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».