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Enregistrement W3082903662 · doi:10.5539/ass.v16n9p1

The Roles of Women in Food Security in South Merapi Slope Villages

2020· article· en· W3082903662 sur OpenAlexvenueno aff
Hastuti Hastuti, Edi Widodo

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityLivelihoodDiversification (marketing strategy)PovertyBusinessQuality (philosophy)Economic growthSocioeconomicsMarketingEconomicsGeographyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic conditions and poverty in rural areas have become problems in meeting the needs of food as the most basic needs/need. This problem can lead to food insecurity. This research aims to: (1) examine the characteristics of women; (2) study the obstacles faced by women in achieving food security; and (3) investigate women's efforts to achieve food security. The data were analyzed using quantitative descriptive technique by means of frequency tables. The livelihood diversification in Jetis Suruh was more visible than that in Bulus Lor. The fulfillment of individual food needs was related to economic, social, and cultural conditions. The year-round food needs of both villages indicated the need for food throughout the year. The need for food throughout the year in Bulus Lor was relatively better than that in Jetis Suruh. In general, food security in Bulus Lor was better than that in Jetis Suruh. Food security included the quantity and quality of food that met the standard of living of all family members. The availability of food in every household experienced dynamics at a certain time. When confronted with the limited food availability challenge, food for fathers was prioritized and this was dominant in both villages. Strategies to expand the diversification of businesses undertaken to increase household incomes included mobilizing all household members to go to work, borrowing money to make ends meet, saving money, reducing food, reducing the quality of food consumption, migrating jobs, and asking for help from family through friendship.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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