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Enregistrement W1546308174 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.805.7

Food security and livestock production amongst Haitian smallholder farmers (805.7)

2014· article· en· W1546308174 sur OpenAlexaff
Kate Sinclair, Diana Dallmann, Jasmine Parent, M. Martín García, Hugo Melgar‐Quiñonez

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcGill UniversitySte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockFood securityPopulationProduction (economics)Agricultural scienceFood processingFood insecurityBusinessGeographySocioeconomicsAgricultureBiologyEnvironmental healthFood scienceEconomicsEcologyMedicineForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food insecurity (FIS) is highly prevalent in Haiti with an unequal distribution amongst the rural population. The objective of this study is to examine the contribution that livestock production has to food security in smallholder farmers. The level of FIS of 502 households was determined using the Latin American and Caribbean Food Security Scale. Households were categorized as severely FIS (62.0%), moderately FIS (28.3%), mildly FIS (7.2%), and food secure (2.6%). Livestock units (LSU) per household were calculated to examine the contribution of livestock to food security. Food secure households had a mean of 11.5 LSU, mildly FIS had 9.3 LSU, moderately FIS had 6.5 LSU, and severely FIS had 5.4 LSU. All differences between categories were statistically significant (P< 0.001). Food secure farmers have also a higher estimated monetary value on livestock than food insecure farmers (P<0.001). Additionally, food secure households produce significantly more milk than all other categories. The findings show that having more livestock units might positively impact the food security status of small farmers, as well as their ability to produce animal source foods. The study shows the importance of animal production among Haitian small farmers, which might be linked to intake of animal source foods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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