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Enregistrement W3147854346 · doi:10.1016/j.rser.2021.111018

COVID-19 impacts on household energy & food security in a Kenyan informal settlement: The need for integrated approaches to the SDGs

2021· article· en· W3147854346 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew Shupler, James Mwitari, Arthur Gohole, Rachel Anderson de Cuevas, Elisa Puzzolo, Iva Čukić, Emily Nix, Daniel Pope

Notice bibliographique

RevueRenewable and Sustainable Energy Reviews · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchNewton Fund
Mots-clésLiquefied petroleum gasFood securityStoveKeroseneKenyaBusinessQuarter (Canadian coin)Nexus (standard)Household incomeSustainable developmentAgricultural economicsEnvironmental healthEconomicsGeographyEngineeringWaste managementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This longitudinal study presents the joint effects of a COVID-19 community lockdown on household energy and food security in an informal settlement in Nairobi, Kenya. Randomly administered surveys were completed from December 2019-March 2020 before community lockdown (n = 474) and repeated in April 2020 during lockdown (n = 194). Nearly universal (95%) income decline occurred during the lockdown and led to 88% of households reporting food insecurity. During lockdown, a quarter of households (n = 17) using liquefied petroleum gas (LPG), a cleaner cooking fuel typically available in pre-set quantities (e.g. 6 kg cylinders), switched to polluting cooking fuels (kerosene, wood), which could be purchased in smaller amounts or gathered for free. Household size increases during lockdown also led to participants' altering their cooking fuel, and changing their cooking behaviors and foods consumed. Further, households more likely to switch away from LPG had lower consumption prior to lockdown and had suffered greater income loss, compared with households that continued to use LPG. Thus, inequities in clean cooking fuel access may have been exacerbated by COVID-19 lockdown. These findings demonstrate the complex relationship between household demographics, financial strain, diet and cooking patterns, and present the opportunity for a food-energy nexus approach to address multiple Sustainable Development Goals (SDGs): achieving zero hunger (SDG 2) and universal affordable, modern and clean energy access (SDG 7) by 2030. Ensuring that LPG is affordable, accessible and meets the dietary and cooking needs of families should be a policy priority for helping improve food and energy security among the urban poor.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,005
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations106
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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