Factors Influencing Household Food Security Among Irrigation Smallholders in North West Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Motivation: Food insecurity remains a continuing global challenge in most parts of the developing world, including Nigeria. While considerable resources have been devoted to tackling the menace owing to its negative impacts on health and well-being, progress is rather slow and uneven across regions and countries. Indeed, much is yet to be explored on the conditions that result in food insecurity. The paper investigates household food security and the socio-economic factors that determine it among smallholders in the Middle Rima Valley Irrigation Project, Sokoto State, Nigeria.Novelty: The combination of both the Household Dietary Diversity Score (HDDS) and Food Consumption Score (FCS) to measure food security and the regression of these variables against socio-economic characteristics of smallholder households represent an innovative way of assessing the effect of socio-economic characteristics on food security status of smallholder households which has scarcely been done in literature.Methodology and Methods: Quantitative data were successfully collected from 306 randomly selected households using a well-structured questionnaire. The HDDS and FCS were used to assess household food security level, and multivariate regression was used to examine factors associated with food security.Data and Empirical Analysis: Results indicate that at least 45% of the households were food insecure. The relationship between HDDS and FCS was found to be moderate, but positive and statistically significant. This thus validates the food insecurity phenomenon in the study area. Food insecurity is influenced by household income, education, training, farming experience, livestock ownership, and farm size. The latter however emerged as the most significant factor influencing food security of smallholder households.Policy Considerations: Targeted interventions are recommended in the areas of social protection initiatives, human capacity development through farmer training, and market access. The latter is imperative as smallholders may lack the motivation to increase production in an era of inadequate access to market. Furthermore, there is also the need to improve infrastructure to enhance access to market, encourage sustainable intensification and provide access to credit facilities for increased cultivation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».