Value chains to improve diets: Diagnostics to support intervention design in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Governments and development partners looking to accelerate progress in addressing malnutrition have been examining how to use interventions in value-chains to improve diets. However, the links between interventions in value chains and diets involve a range of direct and indirect effects that are not yet well understood. We apply a mixed-method multisectoral diagnostic to examine potential interventions in food systems to improve diets of smallholder farmers in Malawi. We examine entry points for interventions involving public and private-sectors, and explore the methodological requirements for undertaking this type of multisectoral analysis. We find that although food consumption is dominated by maize, a range of nutritious foods are also being consumed; including leafy greens, fruits, chicken, dried fish, dried beans and peas, and groundnuts. Yet important deficits in nutrient intake remain prevalent in low-income households due to inadequate quantity of consumption. While increasing consumption through own-production is one potentially important channel to increase quantity of nutritious foods available (particularly fruits and leafy green vegetables), markets also play a potentially important role. Nutritious foods are available on markets year-round, although strong seasonality impacts the availability and price of perishable products. For beans, peas and groundnuts, supply appears to be available throughout the year, with price fluctuations relatively controlled due to storage capacity and imports. The capacity of markets to supply safe and nutritious food is limited by a number of issues, including poor hygiene; lack of infrastructure for storage and selling; limited information on nutrition, and weak coordination among sellers and producers. Other bottlenecks include: on-farm constraints for expanded production, consumers with limited purchasing capacity, intense competition among sellers and few services for sellers to increase volume of product sold during peak demand. The diagnostics identify the role of information-related interventions to optimize decisions related to food choices, involving a range of different foods and value-chains, that could potentially lead to short- and medium-term improvements in diets. Longer-term and more resource-intensive interventions are also identified, such as improving capacity for product differentiation, processing, storage, and market infrastructure across a different range of food chains, so as to maximise coherence between short- and long-term planning. The findings highlight the benefits of applying a strategic, food systems-based approach of identifying specific and complementary actions for both the public and private sectors that can improve the diets of low-income populations.
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 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 | 0,067 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».