Initiation of Development of an Early Warning System to Locate "Pockets of Child Undernutrition" at District Level
Notice bibliographique
Résumé
Importance of an early warning system capable of detecting most needy populations beforehand is emphasized in preparation for effective response, particularly for a developing country like Sri Lanka where most nutrition interventions are established and maintained with limited resources. Therefore, the objective of the current study was to develop an Early Warning System to identify early “pockets of child undernutrition” by Medical Officer of Health/Deputy Director of Health Services (MOH/DDHS) divisions in Kandy District. Prevalence of underweight among children aged 1-5 years was the indicator used. MOH/DDHS areas where child underweight prevalence was continuous at least for eight quarters exceeding 30% were classified as “pockets of child undernutrition”. Predicted under 5 year old child underweight prevalence (determined using secondary data collected from year 2003 to 2006) from first quarter of 2007 to third quarter of 2009 in Kandy District, were cross-validated with real time data. Using the same trend analysis model, child underweight status for fourth quarter of 2009 and first quarter of 2010 in Kandy District (MOH/DDHS area wise) were predicted and mapped using Arc View (version 3.2) software. Predictions were significantly validated with real time data (p<0.05). As per the developed early warning system, Hasalaka and Medadumbara MOH/DDHS areas were the real “pockets” that should be mostly targeted in future interventions. Further, possibilities to improve and enhance the quality of suggested early warning system were also investigated. <strong>Keywords: </strong>Child undernutrition; early warning system; predictions. DOI: <a href="http://dx.doi.org/10.4038/tar.v22i3.3703">http://dx.doi.org/10.4038/tar.v22i3.3703</a> <em>Tropical Agricultural Research </em>22(3) (2011) 305-313
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».