Improving Data to Analyze Food and Nutrition Policies

Improving Data to Analyze Food and Nutrition Policies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Natl Academy Pr
作者:Not Available (NA)
出品人:
页数:146
译者:
出版时间:2005-10
价格:$ 40.12
装帧:Pap
isbn号码:9780309100052
丛书系列:
图书标签:
  • Food Policy
  • Nutrition Policy
  • Data Analysis
  • Public Health
  • Food Systems
  • Data Science
  • Policy Evaluation
  • Dietary Assessment
  • Food Security
  • Health Economics
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具体描述

Several changes in the United States over the past two decades have implications for diet, nutrition, and food safety, including patterns of food consumption that have produced an increase in overweight and obese Americans and threats to food safety from pathogens and bioterrorism. The changes raise a number of critical policy and research questions: How do differences in food prices and availability or in households' time resources for shopping and food preparation affect what people consume and where they eat? How do factors outside of the household, such as the availability of stores and restaurants, food preparation technology, and food marketing and labeling policies, affect what people are consuming? What effects have food assistance programs had on the nutritional quality of diets and the health of those served by the programs? Where do people buy and consume food and how does food preparation affect food safety? To address these and related questions, the Economic Research Service (ERS) of the U.S. Department of Agriculture (USDA) asked the Committee on National Statistics to convene a panel of experts to provide advice for improving the data infrastructure on food consumption and nutrition. The panel was charged to review data needs to support research and decision making for food and nutrition policies and programs in USDA and to assess the adequacy of the current data infrastructure and recommend enhancements to improve it. The primary basis for the panel's deliberations, given limited resources, was a workshop on Enhancing the Data Infrastructure in Support of Food and Nutrition Programs, Research, and Decision Making, which the panel convened on May 27-28, 2004. This report is based on the discussions at the workshop and the deliberations of the panel. The report outlines key data that are needed to better address questions related to food consumption, diet, and health; discusses the available data and some limitations of those data; and offers recommendations for improvements in those data. The panel was charged to consider USDA data needs for policy making and the focus of the report is on those needs.

好的,这是一本名为《大数据分析在食品与营养政策制定中的应用》的书籍简介,内容详实,聚焦于数据科学与公共卫生政策的交叉领域,旨在为读者提供一个全面而深入的视角。 --- 书名:《大数据分析在食品与营养政策制定中的应用》 导言:重塑公共卫生决策的未来 在全球范围内,食品安全、营养不良和慢性病负担日益成为各国政府亟待解决的重大公共卫生挑战。传统的政策制定往往依赖于滞后的统计数据、小规模的抽样调查和基于经验的判断。然而,在当今这个数据爆炸的时代,我们正迎来一个前所未有的机遇:利用海量、多样化和高频的数据集,以前所未有的精度和深度来理解食品系统、消费者行为与健康结果之间的复杂关系。 本书《大数据分析在食品与营养政策制定中的应用》正是应运而生,它致力于为政策制定者、公共卫生专家、数据科学家以及食品行业专业人士提供一套系统的理论框架和实践工具,以实现从数据驱动到洞察驱动的决策飞跃。我们旨在探讨如何整合和分析来自不同源头的大数据,从而设计出更具针对性、更有效且更具可持续性的食品与营养政策。 第一部分:数据基础与政策背景的交汇 在政策实践中,数据的质量和适用性是决定政策成败的关键。本书首先深入探讨了食品与营养领域大数据的主要来源、特征与挑战。 第一章:食品营养数据生态系统概览 本章详细描绘了当代食品营养数据的“版图”。我们不仅仅关注传统的国家营养调查和健康登记数据,更聚焦于新兴的、非结构化的数据源,例如社交媒体讨论、在线评论、电子健康记录(EHRs)、移动应用数据,以及零售供应链交易数据。我们将分析这些数据流如何提供关于消费者偏好、食物可及性(Food Access)和膳食暴露的实时快照。同时,本章也坦率地讨论了这些数据在代表性、隐私保护和数据孤岛化方面存在的固有难题,并提出了初步的数据治理策略。 第二章:政策制定中的“数据鸿沟”与需求分析 政策制定过程对数据的需求是多层次的:从宏观的流行病学趋势监测到微观的干预措施效果评估。本章将剖析当前政策制定过程中普遍存在的“数据鸿沟”——即现有数据与政策制定所需的具体洞察之间的差距。我们将通过案例研究,展示在制定如“含糖饮料税”、“食品标签法规”或“学校供餐标准”等政策时,数据如何被不充分地利用,以及如何通过数据整合来弥补这些空白。 第二部分:先进分析技术与政策建模 大数据真正的价值在于其分析能力。本书的第二部分将重点介绍如何将尖端的数据科学工具应用于复杂的食品与营养政策问题。 第三章:预测建模:预见未来的健康趋势 本章深入探讨了机器学习和时间序列分析在食品趋势预测中的应用。我们将展示如何利用回归模型、随机森林和深度学习技术,来预测特定人口群体中营养不良或肥胖率的未来走势。关键在于构建能够解释潜在驱动因素(如经济变化、气候事件或新的营销策略)的预测模型,从而使政策干预能够“未雨绸缪”,而非被动反应。 第四章:空间数据科学与食物环境评估 食物环境(Food Environment)是决定居民膳食质量的核心要素。本章聚焦于地理信息系统(GIS)与空间统计在分析食物沙漠(Food Deserts)、食物便利性以及食品供应链效率中的应用。我们将演示如何通过整合卫星图像、交通网络数据和商业登记信息,精确识别食物不平等热点地区,并为优化农产品市场布局和提升社区营养服务提供实物证据。 第五章:自然语言处理(NLP)与社会情绪分析 政策的接受度和公众的参与度至关重要。本章着眼于利用自然语言处理技术,从海量的非结构化文本数据(如新闻报道、社交媒体帖子、监管听证会的记录)中提取关于公众对特定食品政策的情感、担忧和认知。通过主题建模和情感分析,政策制定者可以实时调整沟通策略,增强政策的透明度和公众信任度。 第三部分:从洞察到干预:政策实施与评估 数据分析的最终目标是有效的政策干预和透明的评估。本书的第三部分着眼于将数据洞察转化为可操作的政策工具,并建立一个持续学习的反馈回路。 第六章:因果推断:量化政策的真实影响 在复杂的社会科学领域,确定政策的“因果效应”是最大的挑战之一。本章将介绍一系列强大的因果推断方法,包括倾向性得分匹配(PSM)、断点回归(RDD)以及工具变量法。这些方法将帮助政策分析师超越简单的相关性,科学地评估例如“提高烟草税对青少年饮料消费的影响”等干预措施的净效应。 第七章:实时监控与政策敏捷性 传统的政策评估往往需要数年时间。本书强调建立一个基于实时数据的政策监控仪表板。我们将讨论如何设计关键绩效指标(KPIs)并构建数据流管道,以实现对政策执行进度的实时跟踪,并允许政策在早期发现偏差或预期外的副作用时进行快速调整(即“敏捷治理”)。 第八章:数据伦理、隐私保护与公平性 大数据分析的强大力量必须伴随着严格的伦理考量。本章专门探讨在食品与营养政策背景下,数据收集和使用的伦理责任。我们将深入分析去匿名化风险、算法偏见(Algorithmic Bias)对弱势群体可能造成的负面影响,并提出保障数据主权和确保政策公平性的具体技术和制度保障措施,确保数据驱动的进步不会以牺牲个体权利为代价。 结论:构建面向未来的韧性食品系统 本书以对未来展望作结,强调数据科学并非政策制定的替代品,而是其最强大的增强工具。通过掌握这些大数据分析的视角和技术,政策制定者能够从反应式管理转向前瞻性领导,最终构建一个更健康、更公平、更具韧性的全球食品与营养系统。本书旨在成为跨学科研究者和实践者之间沟通的桥梁,激发下一代创新解决方案的诞生。 ---

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