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Enregistrement W2592654607 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.lb397

Homestead Food Production (HFP) with or without Aquaculture Improves Women's Dietary Diversity Scores, Household Food Security and Income in Prey Veng Province, Cambodia

2016· article· en· W2592654607 sur OpenAlexafffundabout
Kristina D. Michaux, Li Huiqing, Larry D. Lynd, Aminuzzaman Talukder

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreGovernment of Canada
Mots-clésFood securityAquacultureDietary diversityProduction (economics)Diversity (politics)PredationBusinessFood processingNatural resource economicsFood scienceFisheryEconomicsFish <Actinopterygii>EcologyBiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives To determine the impact of plant‐based HFP (diversified home gardens) with or without aquaculture (fishponds) on women's dietary diversity, household food security, and income in Prey Veng province, Cambodia. Methods This was a three‐arm cluster‐randomized control trial conducted during July 2012 to June 2014. In total, 900 households in 90 villages (clusters) from four districts in Prey Veng province were randomized to one of three groups: 1) plant‐based HFP only; 2) plant‐based HFP plus aquaculture; and 3) control. Surveys were administered at baseline and end‐line, which included models on Individual Dietary Diversity (DD); a Household Food Insecurity Access Scale (HFIAS) tool; and the money earned from selling HFP products in the previous 2 months. Women were categorized into one of three groups based on their DD score: low DD (consumption of <=3 food groups in the previous 24h), medium DD (consumption 4 or 5 food groups); and high DD (consumption of >= 6 food groups). Households were categorized to one of four groups according to their degree of food security from food secure to severely food insecure. Data were analyzed as intent‐to‐treat. Missing values were handled using the maximum likelihood method, which takes all available data for each subject to construct the maximum likelihood function and estimates parameters in relevant models. To address the clustering effect, changes from baseline to endpoint were analyzed using generalized linear mixed models with multinomial distribution, using cumulative logit link for categorical variables and Gamma distribution for continuous measures. Results Women in the intervention groups (plant‐based HFP and plant‐based HFP + fishponds) were more likely to have consumed >=6 foods groups (high dietary diversity) versus <=3 food groups (low dietary diversity) in the previous 24h, as compared to women in the control group (OR: 1.63, 95% CI: 1.01, 2.12; p<0.01; and OR: 1.46, 95% CI: 1.01, 212; p=0.01, respectively). Similarly, households in the plant‐based HFP + fishponds group were more likely (OR: 1.73; 95% CI: 1.09, 2.75) to be food secure as compared to control households (p=0.02), with a similar trend observed among households in the plant‐based HFP only group when compared to control (OR: 1.57, 95% CI: 1.00, 2.52; p<0.127). Income from HFP increased from baseline to end‐line in the intervention households, with no change observed in the control households. Specifically, the average income (in USD) from HFP was 30.00 and 39.28 times greater for households in the plant‐based HFP and plant‐based HFP + fishponds groups, respectively, as compared to control (p< 0.001). Conclusions HFP with or without fishponds is an efficacious means of improving food security, dietary diversity, and livelihoods of poor, rural women farmers’ in Prey Veng province, Cambodia. Support or Funding Information This work was carried out with the aid of a grant from the International Development Research Centre, Ottawa, Canada www.idrc.ca , and with financial support from the Government of Canada, provided through Foreign Affairs, Trade and Development Canada (DFATD), www.international.gc.ca .”

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,201 · 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'admission3
Résumé présentoui

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