Livestock Diversity and Food Security in Smallholder Farming Households in Haiti
Notice bibliographique
Résumé
While animal‐sourced foods and income can play central roles in the livelihoods of smallholder farmers, there is very little knowledge on how the diversity of these farmers' livestock holdings may impact their food security (FS). Using survey data from 500 smallholder Haitian farmers, this research addresses three crucial questions: (1) determining the most appropriate index for measuring smallholder farm livestock diversity, (2) evaluating the impact of this diversity on household FS, and (3) assessing impacts of the presence and diversity of different animal functional groups on household FS. Of the five ecological diversity scores tested (along with several alternative weighting modifications), the unmodified Shannon Index was found to be the most appropriate and simplest animal diversity index for FS analyses. Our base model included household income, total livestock (tropical livestock units), and livestock diversity (Shannon Index). Interestingly, while all three variables positively impact FS, the impact of total livestock holdings is only observable at high livestock diversity levels. Further analysis comparing diversity within and between livestock functional groups indicated that both the fraction of and diversity within a specific group of animals (mostly female animals producing a constant food supply; e.g. cows, chickens) was most protective against food insecurity, while diversity between different functional groups had no significant impact. These results represent an important contribution to the work of policymakers and practitioners to better design interventions meant to effectively impact FS among smallholder farmers.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».