Case Study Qualitative Inquiry of Healthy Food Retailing in Rural Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Multilevel, multicomponent interventions are recognized approaches to promote public health and prevent disease. Our study focused on diet and its determinants to understand factors impacting healthy food retailing in rural Newfoundland and Labrador (NL), Canada, using a case study approach with community-engaged system-based processes. In three case study communities, we conducted two qualitative data generating processes (storeowner interviews and community focus groups), to inform the design and implementation of a healthy retailing intervention. We identified five key themes from describing the micro, meso, exo, and macro system of factors that impact healthy food retailing in rural NL communities: (1) consumers drive retailer behavior; (2) independence increases the stores’ capacity to serve the community; (3) “everything comes down to price, for us and the customers”; (4) the store is less about food, and more about the community; (5) frustrating conventional food systems are juxtaposed against aspirations of obtaining food locally. We reveal the important relationships between consumers and retailers, the value of independence in store ownership, the dominating challenge of food prices, and imperfect local and conventional food systems impacting healthy food retailing in small stores in rural NL. Our system of themes highlights the economic and social landscape in which the stores operate. Food retailers strategically balance this complex system of layered, interconnected factors, continuously seeking ways to support the wellbeing of their communities. Future research will explore the feasibility and impact of healthy food retailing interventions, informed by this research, within rural NL food stores and communities.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».