Tackling poverty through private sector microcredit programs in Ghana: Does infant and young child nutrition improve?
Notice bibliographique
Résumé
Low income is a barrier to optimal feeding practices of infants and young children (IYC). Microcredit programs for rural Ghanaian women aim to improve incomes and may have the additional benefit of improving IYC nutrition. A cross‐sectional study was conducted in the Upper Manya Krobo District in Ghana to determine the association between a mother's participation in a rural bank microcredit program and IYC dietary quality and nutritional status. Participants included 102 active microcredit member mothers and 102 non‐microcredit member mothers and their youngest child (6–23 mo). Non‐members were matched to the microcredit group by community and child age. Information was collected on IYC feeding practices, length and weight and household socio‐demographic characteristics. IYC in the microcredit group (MC) consumed more dairy products ( p < 0.01) and iron‐fortified foods ( p < 0.05) while IYC in the non‐microcredit group (NMC) consumed more legumes and nuts ( p < 0.05). Overall, more MC than NMC children (57 % vs. 43 %; p < 0.05) met minimum dietary diversity recommendations (≥ 4 food groups). Weight‐for‐age z‐scores tended to be higher among MC vs. NMC children (−0.43 ± 1.13 vs. −0.69 ± 1.03; p = 0.09). Microcredit programs may contribute to improving IYC nutrition in Ghana; longitudinal studies are needed to understand the role that this component of the private sector plays. Funding: IDRC #1045519‐017 & McGill U.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».