Food insecurity among households during the COVID-19 pandemic in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Following the recent worldwide crisis brought on by the prolonged COVID-19 pandemic and the ongoing war in Ukraine, food insecurity has emerged as the topic of conversation that is being addressed the most. This study's main goal is to disentangle the relationship between household socioeconomic indicators and other variables that may have an impact on food insecurity during the COVID-19 pandemic in Nigeria. Furthermore, Quantile regression was applied and the result shows that some socio-economic factors such as the rural and education level have a negative significant contribution to food insecurity while a household with accounts from financial institutions has a positive significant contribution to food insecurity in Nigeria. The Quantile regression results, however, also demonstrate that the percentage of working adults engaged in agriculture has a negative significant contribution to food insecurity, whereas the percentage of working adults engaged in wage work has a positive significant contribution to food insecurity, suggesting that the higher the percentage of working adults engaged in wage work, the less food insecurity there will be.Consequently, the government need to strengthen the importance of food security by investing holistically in agriculture as well as providing adequate security to farmers to attract more people to agriculture which in turn will contribute to higher food availability, fight poverty and hunger as well as combating the food insecurity among the household in Nigeria.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».