Households across All Income Quintiles, Especially the Poorest, Increased Animal Source Food Expenditures Substantially during Recent Peruvian Economic Growth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Relative to plant-based foods, animal source foods (ASFs) are richer in accessible protein, iron, zinc, calcium, vitamin B-12 and other nutrients. Because of their nutritional value, particularly for childhood growth and nutrition, it is important to identify factors influencing ASF consumption, especially for poorer households that generally consume less ASFs. OBJECTIVE: To estimate differential responsiveness of ASF consumption to changes in total household expenditures for households with different expenditures in a middle-income country with substantial recent income increases. METHODS: The Peruvian Young Lives household panel (n = 1750) from 2002, 2006 and 2009 was used to characterize patterns of ASF expenditures. Multivariate models with controls for unobserved household fixed effects and common secular trends were used to examine nonlinear relationships between changes in household expenditures and in ASF expenditures. RESULTS: Households with lower total expenditures dedicated greater percentages of expenditures to food (58.4% vs.17.9% in 2002 and 24.2% vs. 21.5% in 2009 for lowest and highest quintiles respectively) and lower percentages of food expenditures to ASF (22.8% vs. 33.9% in 2002 and 30.3% vs. 37.6% in 2009 for lowest and highest quintiles respectively). Average percentages of overall expenditures spent on food dropped from 47% to 23.2% between 2002 and 2009. Households in the lowest quintiles of expenditures showed greater increases in ASF expenditures relative to total consumption than households in the highest quintiles. Among ASF components, meat and poultry expenditures increased more than proportionately for households in the lowest quintiles, and eggs and fish expenditures increased less than proportionately for all households. CONCLUSIONS: Increases in household expenditures were associated with substantial increases in consumption of ASFs for households, particularly households with lower total expenditures. Increases in ASF expenditures for all but the top quintile of households were proportionately greater than increases in total food expenditures, and proportionately less than overall expenditures.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».