Pathways to food insecurity: Migration, hukou and COVID‐19 in Nanjing, China
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has issued significant challenges to food systems and the food security of migrants in cities. In China, there have been no studies to date focusing on the food security of migrants during the pandemic. To fill this gap, an online questionnaire survey of food security in Nanjing City, China, was conducted in March 2020. This paper situates the research findings in the general literature on the general migrant experience during the pandemic under COVID and the specifics of the Chinese policy of hukou. Using multiple linear regression and ordered logistic regression, the paper examines the impact of migration status on food security during the pandemic. The paper finds that during the COVID-19 outbreak in 2020, households without local Nanjing hukou were more food insecure than those with Nanjing hukou. The differences related more to the absolute quantity of food intake, rather than reduction in food quality or in levels of anxiety over food access. Migrants in China and elsewhere during COVID-19 experienced three pathways to food insecurity-an income gap, an accessibility gap, and a benefits gap. This conceptual framework is used to structure the discussion and interpretation of survey findings and also has wider potential applicability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».