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Enregistrement W2590895139 · doi:10.1111/1745-5871.12222

Household vulnerability to food price increases: the 2008 crisis in urban Southern Africa

2017· article· en· W2590895139 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueGeographical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of WaterlooBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesCanadian International Development Agency
Mots-clésVulnerability (computing)Food securityFood pricesEconomicsPovertyContext (archaeology)HazardHousehold incomeShock (circulatory)GeographyEconomic growthAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Volatile food prices represent a common hazard to the food security of poor urban households. In trying to understand the impact of this hazard, income poverty is widely accepted as the principal predictive variable. But could other variables be important in understanding household vulnerability to food price shocks? This analysis uses survey data collected from 11 cities in Southern Africa by the African Food Security Urban Network during the 2008 food price crisis. As expected, the data show that household income is a significant predictor of the negative impact of rising food prices on household food security. However, other variables are significant predictors of household vulnerability to food insecurity as a result of food price increases. The analysis demonstrated how these diverse variables facilitated our classification of different households according to food price shocks using a CHAID decision tree. Demonstrating that household income is not the only significant predictor of household vulnerability to food price volatility, these findings broaden our understanding of the complex factors that can predispose households to food insecurity in the context of rising food prices.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,411
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,102 · 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