Qualitative exploration of the dynamics of women’s dietary diversity. How much does economic empowerment matter?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study qualitatively examined dietary diversity among married women of reproductive age who engaged in two socio-economic activities to explore the dynamics of food availability, access, costs and consumption. DESIGN: Qualitative in-depth interviews. The food groups in the Minimum Dietary Diversity for women were used to explore women's dietary diversity. IDI were used to develop a roster of daily food consumption over a week. We explored food items that were considered expensive and frequency of consumption, food items that women require permission to consume and frequency of permission sought and the role of economic empowerment. Data analysis followed an inductive-deductive approach to thematic analysis. SETTING: Rural and peri-urban setting in Enugu State, Nigeria. PARTICIPANTS: Thirty-eight married women of reproductive age across two socio-economic groupings (women who work only at home and those who worked outside their homes) were recruited in April 2019. RESULTS: Economic empowerment improved women's autonomy in food purchase and consumption. However, limited income restricted women from full autonomy in consumption decisions and access. Consumption of non-staple food items, especially flesh proteins, would benefit from women's economic empowerment, whereas staple food items would not benefit so much. Dietary diversity is influenced by food production and purchase where factors including seasonal variation in food availability, prices, contextual factors that influence women's autonomy and income are important determinants. CONCLUSION: With limited income, agency and access to household financial resources coupled with norms that restrict women's income earning, women continue to be at risk for not achieving adequate dietary diversity.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».