Region and harvest season determine child feeding frequency in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Adequate feeding frequency (FF) helps to ensure young children obtain sufficient energy and nutrients for proper growth and development. In 2008, only 50% of breastfed and 22% of non‐breastfed Ghanaian children 6–23 mo consumed the minimum FF recommendations. No similar information exists for children 2–5 y. The objectives of this study were to determine what factors influence child FF in Ghana. Weighed food intake data of 76 children 2–5 y from 3 regions (2004–2009 ENAM study) were analyzed with ANCOVA to determine predictors of FF. Interviews with 40 caregivers of children < 5 y were conducted in two regions in 2011; grounded theory guided the generation of FF themes. FF was greater in the Central (p<0.05) and Brong Ahafo (p<0.001) regions compared to Upper East, during the post‐harvest compared to pre‐harvest season (p<0.05), and if a caregiver was unmarried compared to married (p=0.01). FF tended to be higher when a caregiver worked as an artisan compared to a farmer (p=0.06). Caregivers identified lack of time and money as main constraints, whereas caregivers with social networks and established working hours felt more confident in providing adequate FF. Strategies to increase child FF must acknowledge a caregiver's environmental context such as region of residence and season, as well as resource constraints, including time and food availability. Funding: Africa Initiative.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».