Food Security and International Migration: A comparative study of Asia, Middle East/North Africa, Latin America/Caribbean and Sub‐Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
International migration is a fast‐growing global phenomenon. It is influenced by various factors and the drivers are complex and varied. Research shows that migration can be triggered by poverty, food insecurity, inequality, poor income‐generating opportunities and increased competition for scarce land and water resources. Thus, for many, it is considered a necessary livelihood strategy. The main objective of this study was to explore the association between migration and food security status amongst various global regions, including Asia, Middle East and North Africa, Latin America Caribbean, and Sub‐Saharan Africa. Data collected face‐to‐face from the 2015 Gallup World Poll were used. The Food Insecurity Experience Scale within this dataset was used to categorize food security (food secure, mild food insecurity (FIS), moderate FIS, severe FIS). Different statistical analyses formed the basis this work. Firstly, descriptive statistics were used to analyze the data for the population migration at the regional level. Secondly, logistic regression was used to explain the relationship between migration status and food security status, adjusting for socioeconomic characteristics including, gender, age, education, employment status, the area of residence (rural/urban), born in the country or not, household size, and personal health status. Results from the adjusted logistic regression revealed that food security is negatively associated with international migration. More specifically, being severely food insecure increased one's likelihood of international migration by 1.414 times. Additionally, results showed that being male ( OR:1.283 ), being between 26 to 49 years of age ( OR:2.365 ), being divorced/living separately ( OR:1.397 ), being out of workforce ( OR:1.303 ), having higher education ( OR:2.133 ), having poor health status ( OR=1.505), living in urban areas ( OR:1.223 ) and having a large household size (OR:1.163) all significantly increased one's odds of international migration. Interestingly, being born in the country of origin decreased the likelihood of international migration (OR: 0.691) . Finally, with regards to global region, the probability of being an international migrant was highest amongst individuals from Latin America Caribbean ( OR: 2.101 ), and Sub‐Saharan Africa ( OR: 1.997 ). It is clear that among factors contributing to international migration, food security plays a key role. The findings are consistent with previous studies concerning international migration in that gender, age, education and region (urban/rural) were all associated with migration.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».