Food Security Interventions among Refugees around the Globe: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
There are 26 million refugees globally, with as many as 80% facing food insecurity irrespective of location. Food insecurity results in malnutrition beginning at an early age and disproportionately affects certain groups such as women. Food security is a complex issue and must consider gender, policies, social and cultural contexts that refugees face. Our aim is to assess what is known about food security interventions in refugees and identify existing gaps in knowledge. This scoping review followed the guidelines set out in the PRISMA Extension for Scoping Reviews. We included all articles that discussed food security interventions in refugees published between 2010 and 2020. A total of 57 articles were eligible for this study with most interventions providing cash, vouchers, or food transfers; urban agriculture, gardening, animal husbandry, or foraging; nutrition education; and infant and young child feeding. Urban agriculture and nutrition education were more prevalent in destination countries. While urban agriculture was a focus of the FAO and cash/voucher interventions were implemented by the WFP, the level of collaboration between UN agencies was unclear. Food security was directly measured in 39% of studies, half of which used the UN's Food Consumption Score, and the remainder using a variety of methods. As substantiated in the literature, gender considerations are vital to the success of food security interventions, and although studies include this in the planning process, few see gender considerations through to implementation. Including host communities in food security interventions improves the refugee-host relationship. Collaboration should be encouraged among aid organizations. To assess intervention efficacy, food security should be measured with a consistent tool. With the number of refugees in the world continuing to rise, further efforts are required to transition from acute aid to sustainability through livelihood strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».