Do food skills protect from food insecurity? A study among asylum seekers living in Norway
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Food insecurity has a high prevalence among asylum seekers living in Western countries. Previous studies suggest that food skills can protect against food insecurity. This study investigates the impact of food skills on food security and dietary diversity among refugees living in Norwegian reception centers. Methods The study has a cross-sectional research design. Eight asylum reception centers where selected and 205 asylum seekers (131 men and 74 women) were recruited through convenience sampling among the largest asylum seeking groups. We measured food skills by adopting questions from the Canadian Community Health Survey 2013 Rapid Response on Food Skills. Food skills were divided into cooking skills (ability to prepare meals) and shopping skills (ability to plan meals and budgeting). Food security was measured with the 10-item version of the Radimer/Cornell Hunger and Food Insecurity Scale. Dietary data was collected via a 24-hour recall, and the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) dietary diversity score was calculated to assess dietary quality. Data were analyzed with bivariate logistic analysis. Results Cooking skills and shopping skills contribute differently to food security and dietary diversity. Higher cooking skills were associated with higher dietary diversity but not with food security. Shopping skills were not associated with either food security or dietary diversity. Women had better cooking skills then men, but there were no gender differences in shopping skills. Married asylum seekers had better shopping skills than those who were not married. Conclusions Cooking skills have an impact on dietary diversity, initiatives promoting cooking skills should be encouraged. Further research is needed on what kind of purchasing skills can be useful for asylum seekers coping. Despite high food skills the level of food insecurity remained high. Initiatives addressing the multiple causes of food insecurity are needed. Key messages Food skills alone do not protect from food insecurity. Cooking skills are easier to transfer in a new food environment than shopping skills.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».