Factors Associated with Seasonal Food Insecurity among Small-Scale Subsistence Farming Households in Rural Honduras
Notice bibliographique
Résumé
In the context of climate change, a nutritional transition, and increased pressures to migrate internally and internationally, this study examined the relationship between seasonal food insecurity and demographic, socioeconomic, and agricultural production factors among small-scale subsistence farmers in rural northern Honduras. Anchored by a partnership with the Fundación para la Investigación Participativa con Agricultores de Honduras (FIPAH) and the Yorito Municipal Health Centre, a cross-sectional household survey was administered in Yorito, Honduras, in July 2014. The study population included 1263 individuals from 248 households across 22 rural communities. A multivariate mixed effects negative binomial regression model was built to investigate the relationship between the self-reported number of months without food availability and access from subsistence agriculture in the previous year (August 2013-July 2014) and demographic, socioeconomic, and agricultural production variables. This study found a lengthier 'lean season' among surveyed household than previously documented in Honduras. Overall, 62.2% (95% confidence interval (CI): [59.52, 64.87]) of individuals experienced at least four months of insufficient food in the previous year. Individuals from poorer and larger households were more likely to experience insufficient food compared to individuals from wealthier and smaller households. Additionally, individuals from households that produced both maize and beans were less likely to have insufficient food compared to individuals from households that did not grow these staple crops (prevalence ratio (PR) = 0.83; 95% CI: [0.69, 0.99]). Receiving remittances from a migrant family member did not significantly reduce the prevalence of having insufficient food. As unpredictable crop yields linked to climate change and extreme weather events are projected to negatively influence the food security and nutrition outcomes of rural populations, it is important to understand how demographic, socioeconomic, and agricultural production factors may modify the ability of individuals and households engaged in small-scale subsistence agriculture to respond to adverse shocks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».