Increases in caregivers' contributions to household food and non‐food expenditures did not affect child outcomes in the ENAM project
Notice bibliographique
Résumé
Interventions that enhance women's incomes are likely to improve child nutrition outcomes. This association may be reduced if women increase their economic contribution primarily to household non‐food rather than food expenditures. The ENAM project is a nutrition education and enterprise development intervention aimed at improving caregiver incomes and children's animal source food (ASF) intakes. We assessed caregivers' contributions to household food and non‐food expenditures and their differential effects on children's ASF diversity and growth. 179 intervention and 287 control caregivers were interviewed about their household expenditures at 4 quarterly time points. Children's ASF intakes and anthropometry were also recorded. There were no between‐group differences at baseline. At the final time point, compared to control households, the intervention households had higher percentage increases in caregiver contribution to food (52.5% ± 40.4% vs 66.2% ± 33.1%; P<0.001) and non‐food (51.8% ± 34.1% vs. 63.9% ± 29.2%; p<0.05) expenditures. However, neither increased caregivers' contributions to food nor non‐food expenditures affected children's ASF diversity or anthropometry. An increase in the proportion of household expenditures coming from caregivers did not affect child nutritional outcomes. Funding: GL‐CRSP, funded in part by USAID, Grant # PCE‐G‐00‐98‐00036‐00.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».