Do Dietary Changes Increase the Propensity of Food Riots? An Exploratory Study of Changing Consumption Patterns and the Inclination to Engage in Food-Related Protests
Notice bibliographique
Résumé
Following widespread food riots in 2008, many people argued that high food prices cause political instability and civil unrest in the form of food riots. However, subsequent research has demonstrated that political, cultural, and economic factors confound the impact of price in determining whether a food riot occurs. This paper contributes to this growing body of literature by exploring: (1) the relationship between household demographic characteristics and reported intent to riot due to future food price rises; and (2) the relationships between people’s diets and their reported intent to riot due to future food price rises. We hypothesize that local context, including demographic factors and dietary patterns, combine to predispose some groups of people to riot when food prices rise. This hypothesis is tested using household surveys (N = 300) and three focus groups discussions (N = 65) carried out in three cities in the Central African nation of Cameroon that experienced widespread food riots in 2008. Results show that some 70% of the respondents would riot if food prices went up. Also, in the event of food price rises: (1) households in Cameroon’s major cities are more likely to riot than the citizens of smaller cities; (2) Households with relatively higher educational level, high incomes, are less likely to riot. Finally, the relationship between dietary patterns and propensity to riot is not straightforward as changes in consumption of different food groups influence propensity to riot in different ways. Overall, this paper demonstrates that preemptive strategies designed to avoid future food riots in Cameroon must take into consideration these spatial, demographic, and dietary factors.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».