Community-Level Impacts of Climate-Smart Agriculture Interventions on Food Security and Dietary Diversity in Climate-Smart Villages in Myanmar
Notice bibliographique
Résumé
Diversification of production to strengthen resilience is a key tenet of climate-smart agriculture (CSA), which can help to address the complex vulnerabilities of agriculture-dependent rural communities. In this study, we investigated the relationship between the promotion of different CSA practices across four climate-smart villages (CSVs) in Myanmar. To determine the impact of the CSA practices on livelihoods and health, survey data were collected from agricultural households (n = 527) over three years. Within the time period studied, the results indicate that some the CSA practices and technologies adopted were significantly associated with changes in household dietary diversity scores (HDDS), but, in the short-term, these were not associated with improvements in the households’ food insecurity scores (HFIAS). Based on the survey responses, we examined how pathways of CSA practice adoption tailored to different contexts of Myanmar’s four agroecologies could contribute to the observed changes, including possible resulting trade-offs. We highlight that understanding the impacts of CSA adoption on household food security in CSVs will require longer-term monitoring, as most CSA options are medium- to long-cycle interventions. Our further analysis of knowledge, attitudes and practices (KAPs) amongst the households indicated a poor understanding of the household knowledge, attitudes and practices in relation to nutrition, food choices, food preparation, sanitation and hygiene. Our KAP findings indicate that current nutrition education interventions in the Myanmar CSVs are inadequate and will need further improvement for health and nutrition outcomes from the portfolio of CSA interventions.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».