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Record W2783716841 · doi:10.24095/hpcdp.38.1.03f

Approvisionnement en aliments sains et normes nutritionnelles dans les établissements publics : synthèse des données probantes et recommandations stratégiques consensuelles

2018· article· fr· W2783716841 on OpenAlexafffundvenueabout
Kim D. Raine, Kayla Atkey, Dana Lee Olstad, Alexa R. Ferdinands, Dominique Beaulieu, Susan Buhler, Norm R.C. Campbell, Brian Cook, Mary R. L’Abbé, Ashley Lederer, David L. Mowat, Joshna Maharaj, Candace I. J. Nykiforuk, Jacob Shelley

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicObesity, Physical Activity, Diet
Canadian institutionsWestern UniversityCanadian Cancer SocietyUniversity of TorontoPublic Health OntarioAIDS Committee of TorontoLibin Cardiovascular Institute of AlbertaAlberta Health ServicesUniversité du Québec à RimouskiUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
FundersHealth Canada
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Les aliments malsains sont facilement accessibles dans les lieux publics au Canada, ce qui favorise les maladies chroniques liées au régime alimentaire, comme l’obésité. Cette réalité est préoccupante, car les établissements publics servent souvent une grande quantité d’aliments destinés à des groupes vulnérables, tels que les enfants et les personnes âgées. L’adoption de politiques sur l’approvisionnement en aliments sains, qui soutiennent l’achat, la distribution, la vente ou l’offre d’aliments plus sains, apparaît depuis peu comme une stratégie prometteuse pour contrer ce problème de santé publique, en rendant plus accessibles les aliments sains. De telles politiques n’ont cependant pas encore été adoptées à grande échelle au Canada, malgré les recommandations de nombreuses organisations canadiennes à vocation scientifique et du domaine de la santé. Méthodologie Afin d’étayer la prise de mesures stratégiques qui favoriseront l’approvisionnement en aliments sains au Canada, nous avons, en premier lieu, réalisé une synthèse des données probantes en vue d’évaluer les répercussions des politiques sur l’approvisionnement en aliments du point de vue des résultats sur la santé, ainsi que des ventes, de la consommation et de l’offre d’aliments plus sains. En second lieu, nous avons tenu une conférence de consensus en septembre 2014. Cette conférence, qui a réuni des experts en recherche sur la santé publique et les politiques nutritionnelles, ainsi que des professionnels de la santé et des services alimentaires, a permis l’étude des données probantes, la mise en commun des expériences et l’élaboration d’un énoncé de consensus et de recommandations sur l’approvisionnement en aliments sains au Canada. Résultats Cet article expose les constatations de la synthèse des données probantes et les recommandations consensuelles sur l’approvisionnement en aliments sains au Canada. Plus précisément, nous décrivons les recommandations qui s’adressent aux gouvernements, aux établissements publics, aux décideurs et aux professionnels, aux citoyens et aux chercheurs. Conclusion La mise en oeuvre de politiques sur l’approvisionnement en aliments sains, dans le cadre d'une politique alimentaire globale au Canada, peut accroître l’accès des Canadiens à des aliments plus sains.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.062
metaresearch head score (Gemma)0.155
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.974
Threshold uncertainty score0.327

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0620.155
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.004
Bibliometrics0.0080.015
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0150.008
Open science0.0030.004
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0320.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.315
Teacher spread0.289 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes4
Has abstractyes

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