Household Food Insecurity in DKI Jakarta Province at The Beginning of The Covid-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity is a global issue that’s concern not only in poor and developing countries, but also in developed countries. Its conditions have worsened since the beginning of the Covid-19 pandemic where social restrictions and economic contraction caused many people to lose their jobs, incomes, and increased poverty. DKI Jakarta was one of the most economically affected provinces at the beginning of the Covid-19 pandemic where economic growth in the first quarter of 2020 recorded grow 5.06 percent year on year (the lowest in the last ten years) and slowed down by 0.56 percent overall quarter to quarter, and an increase of poverty 1.11 percent, the highest in Indonesia. This study examines the effect of household characteristics in DKI Jakarta on their food insecurity status at the beginning of the Covid-19 pandemic. The data used is the March 2020 Susenas which was analyzed descriptively and inferentially using firth logistic regression. The results showed that there were 4.47 percent of households in DKI Jakarta had food insecurity status at the beginning of the Covid-19 pandemic. In general, households with food insecurity status are poor, don’t have social security, the head of the household doesn’t work and less than high school education.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».