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Enregistrement W2584784936

Relationship between Mothers’ Socio Demographic Characteristics and Food Security Status in Kangai and Mutithi Locations of Mwea West Sub County, Kenya

2016· article· en· W2584784936 sur OpenAlexaboutno aff
Rahab M. Mugambi, Jasper K. Imungi, Judith Waudo, A. Ondigi

Notice bibliographique

RevueFood science and quality management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityMarital statusPovertyGeographySocioeconomicsFood insecurityEnvironmental healthPopulationSocioeconomic statusProxy (statistics)DemographicsPsychological interventionDemographyMedicineEconomic growthEconomicsAgricultureSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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