Impact of COVID-19 Policy Measures on Food Security Among Urban Residents in Blantyre City, Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Malawi, a vulnerable country in Sub Saharan Africa (SSA) is at the helm of experiencing food insecurity amidst COVID-19 as the vast majority survives on the hand-to-mouth economy. However, knowledge about how COVID-19 policy measures lead to food insecurity among the urban residents in Malawi is scanty. Understanding this link is crucial for designing the interventions that can help reduce the risk of being food insecure while containing further spread of the virus. Using Bronfenbrenner’s ecological theory as a conceptual framework, we explore the impact of COVID-19 policy measures on food security experienced by Blantyre residents in Malawi. We interviewed fifteen participants composed of private secondary school teachers and informal workers to understand their experiences of food insecurity linked to COVID-19 policy measures in place by the Malawi government. Results Our results show that participants face difficulties to access adequate food and have also changed their eating habits by skipping meals in some days due to loss of jobs, underpayment as well as business disruption. Conclusion Based on the findings, we argue that the COVID-19 policies have aggravated severe challenges among urban residents to access adequate food rendering them food insecure. To ensure sustained livelihood, we suggest the Malawi government should design immediate interventions such as relief fund packages targeting the urban poor to rescue them from facing acute food shortages while containing 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».