Association between Household Livestock Ownership and Childhood Stunting in Bangladesh – A Spatial Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Livestock is an integrated part of agriculture, yet the relationship between household livestock ownership and child nutrition is a significant knowledge gap. The present study aimed to assess the association between household livestock ownership and childhood stunting and to explore the geospatial variations at district level in Bangladesh. A complete data of 19 295 children aged below 5 years were extracted from the latest Bangladesh Multiple Indicator Cluster Survey 2012-13. The tropical livestock unit (TLU) score calculated as a weighted value for each livestock and categorized as low, medium, and high using tertile. A hierarchical Bayesian spatial logistic model was used to assess the association between TLU and childhood stunting. Children from the household with high TLU were 10% less likely to be stunted (adjusted posterior odds ratio: 0.90, 95% credible interval: 0.84-0.97) after controlling for demographic, socioeconomic, morbidity, place of residence and spatial effects. There was also a substantial spatial variation in childhood stunting across districts in Bangladesh with the highest burden in the Northern and North-Eastern regions. The positive effect of household livestock ownership on reducing child stunting suggests that, in addition to nutritional intervention in Bangladesh, efforts to strengthen livestock production would be beneficial for improving child nutrition status. However, a small effect size may be owing to the lack of dietary diversity, livestock health and productivity data as well as the complexity of the relationship, requiring further study. Furthermore, a significant regional disparity in stunting highlighted the importance of spatial targeting during the design of interventions and implementation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».