The Importance of Prison Farms: Evidence from Malawi’s Prisons
Notice bibliographique
Résumé
While Malawi’s per capita cereal production may be higher than her per capita cereal consumption, Malawi is a net cereal importer and thus food insecure. The food situation is much worse in Malawi’s prisons because inmates generally eat one meal per day.The general objective of this study was to determine the importance of farms in Malawi’s prisons by comparing food insecurity in prisons with farms to that in prisons without farms. Using structured questionnaires in face to face interviews, the study collected data from 1000 prisoners and 30 officers-in-charge from all prisons in the country. The data was analysed using Stata 12 and employed the probit and the Foster-Greer-Thorbecke (FGT) models as an analytical tools.Results from the analysis showed that practically all prisoners in Malawi’s prisons were food insecure. There was a higher perception of food insecurity in prisons without farms than there was in prisons with farms. Conditions of severe food insecurity were experienced more in non-farmed prisons than in farmed prisons, and more prisoners in non-farmed prisons depended on food brought to them from their homes. Food insecurity was more prevalent in prisons without farms than in prisons with farms.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».