Relationship between Mothers’ Socio Demographic Characteristics and Food Security Status in Kangai and Mutithi Locations of Mwea West Sub County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study was to determine the relationship between mothers’ socio demographic characteristics and food security status in Kangai and Mutithi Locations of Mwea West Sub County, Kenya. The design was cross sectional survey while the data instrument was a structured researcher administered household questionnaire. Sampling techniques included probability proportionate to population, The Socio Demographic data were analyzed by the use of proportions and t-tests while food security status data were analyzed by the use of Health Canada’s, Household Food Security Survey Model (Health Canada, 2012). Logistical regression model was used to determine the relationship between Socio Demographics and Food Security Status. It was found out that the socio demographics of the mothers in the two locations were significantly different. The house hold food security status for the Sub County was that 39% of households were food secure, 21% were moderately food insecure while 40% were severely food insecure. Gender of the household head, marital status, religion, age, occupation, education, income sources, expenditure on food and land size were the most pronounced proxy indicators for food security status in the Sub County and they underscore the poverty levels in the area. Further research is suggested on possible interventions for food insecurity in the sub county. Keywords: Food Security Status, Socio Demographic Characteristics, Socio Economic Characteristics, Poverty
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».