Household Food Insecurity and Hunger in Selected Ethiopian Agricultural Communities: Examination of Supply and Demand Factors
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity and hunger are major challenges in many Ethiopian communities with repercussions on health and nutrition outcomes in vulnerable household members. The level and contextual risk factors of household food insecurity and hunger were assessed in households (n=630) from three rural communities of Ethiopia (Halaba or Zeway) using the Household Food Insecurity Access Scale and Household Hunger Scale. Multiple classification analysis was employed to explore the effects of key demand (e.g. household size, livestock) and supply (e.g. land size, frequency of production) factors and community (geographic location) as well as institutional (participation in food security programs) factors on food insecurity and hunger. Household food insecurity was unacceptably high in both districts (95% in Halaba & 67% in Zeway). Household hunger was 38% in Halaba and 18% in Zeway. Both food insecurity and hunger were significantly greater in Halaba (p<0.001), indicating an effect of geographic location. Both supply and demand factors were significant in determining household food insecurity and hunger (p<0.01); however, supply factors such as women’s access to land, land size and wealth had greater influence than the demand factors. Levels of food insecurity and hunger in both communities were very high and of serious concern. We recommend increasing the food supply, and its subsequent accessibility, for households through enhancing women’s access to land, improving income through savings and wealth accumulation, introducing more inclusive programs for women’s participation and reducing household work-burden by significantly enhancing productivity of cultivable land.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».