A Systematic Review of School Feeding Program in Canada and India: Perspectives for Mutual Improvement
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Food and nutrition are essential for children’s physical and cognitive development, yet malnutrition affects millions globally, hindering their learning ability. School meal programs improve education, health, and nutrition, but Canada remains the only G7 country without a national program. It relies on diverse regional initiatives with varying funding models and delivery methods, leading to inconsistent outcomes. Canada is in the process of formulating a National School Food Policy. The paper aims to examine the School Feeding Program (SFP) in Canada and India’s Mid-Day Meal Program (MDMP) to identify replicable features and provide evidence-based recommendations for developing a national school feeding program in Canada. A Systematic literature review was carried out to analyze the current state of Canada’s school feeding program. The review also examined India’s Mid-Day Meal Scheme, its objectives, policies, and implementation strategies. Analysis of the selected literature revealed several key themes, including the relationship between nutrition and children’s well-being, the status of the School Feeding Program in Canada, barriers to establishing a national school food program, and the critical need for such an initiative. Additionally, the discussion highlights replicable insights from India’s Mid-Day Meal Scheme that could be modified and replicated in the National School Feeding Program in Canada. Keywords: School feeding program, Canada, Mid-Day Meal Scheme, India, Food Insecurity
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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 | 0,049 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».