MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3155248778 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.791.28

Rural women: the most vulnerable to food insecurity and poor health in the global south

2017· article· en· W3155248778 sur OpenAlexaff
Kate Sinclair, Davod Ahmadigheidari, Diana Dallmann, Hugo Melgar‐Quiñonez

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidenceDemographyGeographyMarital statusSocioeconomicsLogistic regressionRural areaLatin AmericansOddsEnvironmental healthMedicinePopulationSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural women in developing countries have often been identified as one of the most vulnerable populations to food insecurity (FIS) and poor health status. Yet comparable evidence across countries is lacking. The objectives of this paper are (1) to identify which populations are most vulnerable to FIS in the global south; (2) to examine the association between FIS and health; and (3) to describe gender gaps in development outcomes that can explain gender differences. Data from surveys collected face‐to‐face in the global south through the 2014 Gallup World Poll (n=78304) were analyzed stratifying the sample by respondents' sex (female or male) and area of residence (rural, small town, suburban or city). This study was informed by Bourdieu's theory of practice. Results show an unequal distribution of food insecurity (FIS), with rural women presenting the highest prevalence across groups (57%). On the other end, city men had the lowest prevalence (35%). An unadjusted logistic regression of the global south showed that the likelihood of being FIS was significantly higher for women, independently of where they live, when compared to city men, with rural women having the highest odds ratio (OR=2.85). For all areas of residence, men consistently had lower OR compared to women. Regional stratification showed similar results, especially for Sub‐Saharan Africa and Latin America, but only partially for the Middle East, North Africa and Asia. A multivariate logistic analysis adjusted for education, income, age, marital status and household size showed a similar trend: rural women were significantly more likely to be FIS compared to city men (OR=1.44). In terms of personal health, findings from an adjusted logistic regression showed that being FIS or being a woman increased one's likelihood for poor health status (OR=2.35 and 1.17, respectively). Women, regardless of area of residence, were more likely to experience poor health compared to city men, with rural women showing the highest likelihood (OR=1.35). Results suggest that the differences in FIS and health status within the framework of gender inequality are associated with gender gaps in various development outcomes. Rural women had significantly lower levels of education, income and employment, and were significantly more likely to be divorced or widowed compared to rural men. Similar disadvantages were found when comparing rural women to women in other areas of residence. Results from multivariate logistic regressions show that better performance in the aforementioned development outcomes were protective against FIS and poor health, especially among women. To our knowledge, this is the first study to assess the difference in FIS by sex and area of residence using both a standardized measurement (Food Insecurity Experience Scale) and the same survey design across the global south. This paper presents novel evidence that women in the global south are more likely to experience FIS and poor health. Such disparities seem to be especially pronounced in rural women. Addressing current gender and residential location gaps in development outcomes (education, employment and income) by policy makers and practitioners should help address this phenomenon more effectively.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,289 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetFood Security and Health in Diverse Populations→Travaux en français237 207→