Household social capital and socioeconomic inequalities in child undernutrition in rural India: Exploring institutional and organizational ties
Notice bibliographique
Résumé
barriers and support systems influencing childhood nutrition.Data collected from the discussions were analyzed for common themes in nutrition knowledge and practice.Future GHI teams will use this information to design nutrition education seminars capable of mitigating gaps in nutrition knowledge to improve nutrition practices.Using a train-the-trainer model, GHI plans to equip the CHWs with the tools to deliver these educational seminars, ensuring the sustainability of this project. Outcomes & Evaluation:The FGDs highlighted a need for further education about proper nutrition during pregnancy, exclusive breastfeeding, and complementary feeding of infants.Both child caregivers and CHWs commonly reported consuming fewer calories during pregnancy, receiving negligible antenatal care, and beginning breast milk supplementation as early as 3 weeks of age.Barriers to securing adequate nutrition included poverty, lack of breastfeeding support, lack of consistent healthcare, and a lack of general nutrition knowledge.Other factors contributing to poor nutrition included young maternal age and a community commitment to increasing caloric intake without considering nutrient density.Going Forward: Poor early childhood nutrition in rural Kenya is multifactorial.Having identified some of the contributing factors, GHI will partner with PCT to develop strategies to address the current gaps-in-knowledge.In addition to creating education seminars, GHI may also develop a nutrition manual to assist the CHWs in providing sustainable education and support to their communities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».