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Enregistrement W2967699654 · doi:10.1177/0956247819861899

Urban food insecurity and its determinants: a baseline study of Bengaluru

2019· article· en· W2967699654 sur OpenAlexfundno aff
Shriya Anand, Keerthana Jagadeesh, Charrlotte Adelina, Jyothi Koduganti

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Urbanization · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInternational Development Research Centre
Mots-clésFood securityUrban agricultureVulnerability (computing)Work (physics)Baseline (sea)Food insecuritySocioeconomicsSocioeconomic statusGeographyEconomic growthConsumption (sociology)AgricultureBusinessEconomicsPolitical scienceSociologyPopulationEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increasing need to study urban food security in the global South. This is because of the monetization of food in urban areas and compounding vulnerability from other deprivations such as lack of access to infrastructure. We assess these claims in this paper, based on a city-wide household survey in Bengaluru (Bangalore) carried out in 2016 that used experiential measures of food security like the Household Food Insecurity Access Scale. We find that income and consumption do not have a clear relationship with food insecurity. However, socioeconomic dimensions like education level and wage type of the household head, and infrastructural dimensions like housing typology, and water connection are strongly related to food security. Through this work, we attempt to establish the baseline evidence on the current status of food security in Bengaluru, to lay the foundation for a future research agenda on urban food security in India.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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