COVID-19-Induced Disruptions of School Feeding Services Exacerbate Food Insecurity in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and associated lockdown measures have disrupted educational and nutrition services globally. Understanding the overall and differential impacts of disruption of nutritional (school feeding) services is critical for designing effective post-COVID-19 recovery policies. OBJECTIVES: The aim of this study was to examine the impact of COVID-19-induced disruption of school feeding services on household food security in Nigeria. METHODS: We combined household-level, pre-COVID-19 in-person survey data with postpandemic phone survey data, along with local government area (LGA)-level information on access to school feeding services. We used a difference-in-difference approach and examined temporal trends in the food security of households with and without access to school feeding services. Of the sampled households, 83% live in LGAs with school feeding services. RESULTS: Households experienced an increase in food insecurity in the post-COVID-19 survey round. The share of households skipping a meal increased by 47 percentage points (95% CI: 44-50 percentage points). COVID-19-induced disruptions of school feeding services increased households' experiences of food insecurity, increasing the probability of skipping a meal by 9 percentage points (95% CI: 3-17 percentage points) and the likelihood of going without eating for a whole day by 3 percentage points (95% CI: 2-11 percentage points). Disruption of school feeding services is associated with a 0.2 SD (95% CI: 0.04-0.41 SD) increase in the food insecurity index. Households residing in states experiencing strict lockdown measures reported further deterioration in food insecurity. Single mothers and poorer households experienced relatively larger deteriorations in food security due to disruption of school feeding services. CONCLUSIONS: Our findings show that COVID-19-induced disruptions in educational and nutritional services have exacerbated households' food insecurity in Nigeria. These findings can inform the designs of immediate and medium-term policy responses, including the designs of social protection policies and alternative programs to substitute nutritional services affected by the pandemic.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».