Urban Informal Food Traders: A Rapid Qualitative Study of COVID-19 Lockdown Measures in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Globally, the adoption of COVID-19 containment measures, such as lockdowns, have been used to curb the rapid spread of the pandemic. However, these action regulations have caused substantial challenges to livelihoods. We explored the perceptions and experiences of COVID-19 implications for urban informal food traders in South Africa during the initial lockdown period that lasted five weeks. A rapid qualitative study was conducted during October–November 2020. Twelve key informants (seven men and five women) categorized into informal traders and food system expert groups were interviewed. Data were analyzed thematically using MAXQDA software. Participants perceived informal trading as a main source of livelihood for many individuals. Negative lockdown impacts described included forced business closure, increased food costs and reduced demand. The consensus among participants was that the government’s lack of formal recognition for informal food traders pre-COVID-19 contributed to challenges they faced during the pandemic, as evidenced by their exclusion as “essential service providers’’ at the start of lockdown. Policies that fail to recognize and consider informal food traders during ‘normal’ times lead to widened social inequality gaps among already vulnerable groups during natural disasters and disease outbreaks. In the case of COVID-19 in South Africa, this caused severe hunger, food insecurity and income loss.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».