Examining the changing profile of undernutrition in the context of food price rises and greater inequality
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines how the profile of undernutrition among children in two African countries (Ethiopia and Nigeria) changed over the period of the 2007/08 food, fuel and financial crisis. Using the Composite Index of Anthropometric Failure (CIAF), an indicator which allows for a comprehensive assessment of undernutrition in young children, we examine what changes occurred in the composition of undernutrition, and how these changes were distributed amongst children in different socio-economic groups. This is important as certain combinations of anthropometric failure (AF), especially the experience of multiple failures (dual and triple combinations of AF) are associated with higher morbidity and mortality risks, and are also related to poverty. Our hypothesis is that increases in food prices during the crisis contributed to an increase in inequality, which may have resulted in concurrent increases in the prevalence of more damaging forms of undernutrition amongst poorer children. While both countries witnessed large increases in food prices, the effects were quite different. Ethiopia managed reduce the prevalence of multiple anthropometric failure between 2005 and 2011 across most groups and regions. By contrast, in Nigeria prevalence increased between 2008 and 2013, and particularly so in the poorer, northern states. The countries studied applied quite different policies in response to food price increases, with the results from Ethiopia demonstrating that protectionist public health and nutrition interventions can mitigate the impacts of price increases on poor children.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».