Nutritional status, food insecurity, and biodiversity among the<scp>K</scp>hasi in<scp>M</scp>eghalaya,<scp>N</scp>orth‐East<scp>I</scp>ndia
Notice bibliographique
Résumé
A community-based cross-sectional study was carried out with 603 children ages 5 and under and 500 of their mothers from 510 households to examine the prevalence of undernutrition and chronic diseases among the Khasis of North-East India. Anthropometric measurements including Mid-Upper Arm Circumference, height, and weight were taken. Dry blood spots to estimate haemoglobin and vitamin A were collected from children and women separately by finger prick. Mothers provided data about household socio-demographic particulars and infant and young child feeding practices. The prevalence in children of underweight was 31%, stunting was 57%, and wasting was 10%. Undernutrition was higher among boys as compared to girls. Nutrient intakes were below recommended levels. The prevalence of anaemia among children ages 1 to 5 years old was 68%, and vitamin A deficiency was 59%, and they were 83% and 48%, respectively, among women. Hypertension was observed in 15% of women, whereas diabetes was less than 1%. Only about 20% of households were food secure, and this was associated with parental literacy, per capita income, and family size. Undernutrition was unacceptably high among the Khasis despite rich food biodiversity. Proper implementation of nutritional intervention programs such as Integrated Child Development Services, Mid Day Meal, and the Public Distribution System will improve the nutrient intake and nutritional status of the population. Additionally, preservation of forest lands and products paired with judicious use of the rich food biodiversity available will promote dietary diversity and ultimately better nutrition and health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».