Socioeconomic Characteristics of Food Insecure Households in San Pedro, Paraguay
Notice bibliographique
Résumé
A study in San Pedro Paraguay applied an experience‐based food security (FS) scale (Escala Latinoamericana y Caribeña de Seguridad Alimentaria ‐ ELCSA), classifying 598 households (HH) in the national FS plan PLANAL into 4 groups: food secure (fsHH – 14%), mildly (53%), moderately (21%), and severely (12%) food insecure (fiHH). This study aimed to determine the socioeconomic characteristics of fiHH. The sample was randomly selected, and is representative of PLANAL HH in San Pedro. The internal validity of ELCSA was assessed using Rasch modelling. The relative severity of the scale items reflected the theoretical framework of ELCSA. Most of the items (14) showed acceptable INFIT values (0.7 ‐ 1.3). The Cronbach's alpha coefficient was 0.94. In contrast with fsHH, and with increasing severity of FI, fiHH had less access to health insurance and lower per capita income. Additionally, the proportion of single‐headed HH and of HH speaking only Guaraní language, the rates of illiteracy and poverty, as well as the inability to satisfy basic needs increased with the severity of FI. Finally, fiHH showed a higher rate of stunted children, and reported consuming a lower number of food items, particularly animal‐source foods. Multivariate statistical models confirmed the association of FI with the variables described above. This study contributes to a better understanding of the situation of fiHH in Paraguay, providing policy makers and practitioners with valuable information on how to better address FI. Furthermore, it shows the importance of experience‐based‐scales for targeting fiHH, and its relevance for the national evaluation and monitoring system in Paraguay.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».