Healthy food procurement and nutrition standards in public facilities: Evidence synthesis and consensus policy recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Unhealthy foods are widely available in public settings across Canada, contributing to diet-related chronic diseases, such as obesity. This is a concern given that public facilities often provide a significant amount of food for consumption by vulnerable groups, including children and seniors. Healthy food procurement policies, which support procuring, distributing, selling, and/or serving healthier foods, have recently emerged as a promising strategy to counter this public health issue by increasing access to healthier foods. Although numerous Canadian health and scientific organizations have recommended such policies, they have not yet been broadly implemented in Canada. Methods: To inform further policy action on healthy food procurement in a Canadian context, we: (1) conducted an evidence synthesis to assess the impact of healthy food procurement policies on health outcomes and sales, intake, and availability of healthier food, and (2) hosted a consensus conference in September 2014. The consensus conference invited experts with public health/nutrition policy research expertise, as well as health services and food services practitioner experience, to review evidence, share experiences, and develop a consensus statement/recommendations on healthy food procurement in Canada. Results: Findings from the evidence synthesis and consensus recommendations for healthy food procurement in Canada are described. Specifically, we outline recommendations for governments, publicly funded institutions, decision-makers and professionals, citizens, and researchers. Conclusion: Implementation of healthy food procurement policies can increase Canadians’ access to healthier foods as part of a broader vision for food policy in Canada.
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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 | 0,183 | 0,332 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».