Analysis of Households Food Insecurity in the Face of Climate Variability: Evidence from North Shewa Zone, Amhara Region, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity is more worrisome now than ever before due to unprecedented climate variability and widespread rural poverty. Research-based and policy relevant empirical evidence is crucial to design strategies to address food insecurity in the face of climate variability. Thus, this study examines the status of food insecurity among households’ and its determinants in North Shewa Zone of Amhara Region using cross-sectional data collected from 382 sample households. Households’ food insecurity status was determined by comparing the total calorie available for consumption per adult equivalent to the minimum level of subsistence requirement per adult equivalent of 2200 kcal. Logistic regression model was used to identify factors that influence food insecurity status of households in the study area. Accordingly, the results of the study show that majority (56.28%) of the sample households in the study area were food insecure. In addition, results revealed that age, literacy, cultivated land size, soil fertility status, number of oxen owned and irrigation water use were the major factors negatively associated with food insecurity. In contrast, sex, household size, distance to the main market and rainfall variability have increased the probability of being food insecure. The findings imply that majority of the households are food insecure where its improvement can be addressed through appropriate policy, institutional and technological options.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».