Food security status in times of financial and political crisis in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to describe the changes in the food security status in Brazil before and during its most recent financial and political crisis, as well as to explore associations between food security and socioeconomic factors during the crisis. This cross-sectional study analyzed data from two different sources: the Brazilian National Household Sample Survey for 2004 (n = 112,479), 2009 (n = 120,910), and 2013 (n = 116,192); and the Gallup World Poll for 2015 (n = 1,004), 2016 (n = 1,002), and 2017 (n = 1,001). Household food security status was measured by a shorter version of the Brazilian Food Insecurity Scale, consisting of the first 8 questions of the original 14-item scale. Descriptive and logistic regression analyses were performed to assess the changes in food security and their association with socioeconomic factors. Results suggest that during the crisis the percentage of households classified as food secure declined by one third (76% in 2013 to 49% in 2017) while severe food insecurity tripled (4% in 2013 to 12% in 2017). Whereas before the crisis (2013) 44% of the poorest households were food secure, by 2017 this decreased to 26%. Household income per capita was strongly associated with food security, increasing by six times the chances of being food insecure among the poorest strata. Those who reported a low job climate, social support or level of education were twice as likely to be food insecure. Despite significant improvements between 2004 and 2013, findings indicate that during the crisis Brazil suffered from a great deterioration of food security, highlighting the need for emergency policies to protect and guarantee access to food for the most vulnerable.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».