Perceptions of food insecurity and access to programs among elderly females living in Colombo, Brazil: Qualitative investigation
Notice bibliographique
Résumé
Vulnerable women, especially those who are responsible for their households, often face difficulties in reaching food security in developing countries when compared to men, especially in Africa, Latin America and Caribbean countries. Data from Brazil between 2017 and 2018 reveals the lack of equity between men and women concerning food insecurity, with a higher percentage among women-headed households in contrast to male-headed households. To mitigate this situation, Brazil has developed many food security programs focused on vulnerable groups. In this paper, we report the results of research conducted with women who reside in a low-income, urban community in Colombo, southern Brazil. The study aimed at highlighting the women’s perceptions of the main factors leading to food insecurity, as well as the main barriers and facilitators in accessing food security programs in their community. Methodology involved a mixed-method triangulation approach. 30 women were interviewed through an instrument protocol with opened and closed-ended questions about their health profile, food practices, food insecurity perceptions and participation on food security programs. Results revealed that low income, associated with domestic violence, work overload, less years of study were perceived as barriers to achieve appropriate income and food security. Facilitators to this group’s participation in food security programs were associated with family support, living with relatives, culinary skills and being enrolled with health and social care. As barriers, the study found that living alone, being an older woman with disabilities or younger and low-educated WHH without family financial support, with insufficient comprehension about food security programs dynamics, not pursuing adequate home space to store recyclables were factors that prevented this group´s. It can be concluded that these programs increased the quality and variety of food practices and worked as a mitigating factor for inequalities in food and health.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».