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Enregistrement W2601946909 · doi:10.1080/09614524.2017.1281225

A multidimensional approach to measuring household food security in Taraba State, Nigeria: comparing key indicators

2017· article· en· W2601946909 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.

Notice bibliographique

RevueDevelopment in Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensOntario Stroke Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityFood insecurityDietary diversityPsychological interventionDiversity (politics)Government (linguistics)BusinessScale (ratio)Coping (psychology)Index (typography)Environmental healthSocioeconomicsEconomic growthGeographyPublic economicsEconomicsPsychologyPolitical scienceMedicineComputer scienceAgricultureCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used household data from Taraba State, Nigeria, to explore the advantages of using a multidimensional approach to measure food and nutrition insecurity. Adaptations of three popular food security indicators were combined in a single household questionnaire to test how well the Household Food Insecurity Access Scale (HFIAS), the Dietary Diversity Score (DDS), and the Coping Strategies Index (CSI) complement each other. Sixty-nine per cent of households in the sample were classified as extremely food insecure, which means they are likely to resort to intensive but erosive coping strategies and lower dietary diversity. The three indicators powerfully complemented each other. This multidimensional food security measurement framework provided a more nuanced picture of the depth and breadth of food insecurity for local government areas in Taraba State. This approach can help Nigerian policy authorities overcome the information deficits that impede effective food and nutrition assistance interventions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,158 · 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