Seasonal variation of food security among the Batwa of Kanungu, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Climate change is projected to increase the burden of food insecurity (FI) globally, particularly among populations that depend on subsistence agriculture. The impacts of climate change will have disproportionate effects on populations with higher existing vulnerability. Indigenous people consistently experience higher levels of FI than their non-Indigenous counterparts and are more likely to be dependent upon land-based resources. The present study aimed to understand the sensitivity of the food system of an Indigenous African population, the Batwa of Kanungu District, Uganda, to seasonal variation. DESIGN: A concurrent, mixed methods (quantitative and qualitative) design was used. Six cross-sectional retrospective surveys, conducted between January 2013 and April 2014, provided quantitative data to examine the seasonal variation of self-reported household FI. This was complemented by qualitative data from focus group discussions and semi-structured interviews collected between June and August 2014. SETTING: Ten rural Indigenous communities in Kanungu District, Uganda. SUBJECTS: FI data were collected from 130 Indigenous Batwa Pygmy households. Qualitative methods involved Batwa community members, local key informants, health workers and governmental representatives. RESULTS: The dry season was associated with increased FI among the Batwa in the quantitative surveys and in the qualitative interviews. During the dry season, the majority of Batwa households reported greater difficulty in acquiring sufficient quantities and quality of food. However, the qualitative data indicated that the effect of seasonal variation on FI was modified by employment, wealth and community location. CONCLUSIONS: These findings highlight the role social factors play in mediating seasonal impacts on FI and support calls to treat climate associations with health outcomes as non-stationary and mediated by social sensitivity.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».