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Enregistrement W4385426933 · doi:10.9734/ijecc/2023/v13i92480

Household Food Diversity and Food Habits in Changing Climate of Western Bhutan

2023· article· en· W4385426933 sur OpenAlexfundno aff
Purna Prasad Chapagai, Om Katel, Penjor Penjor

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environment and Climate Change · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésFood securityHabitDiversity (politics)AgricultureGeographyFood groupDiversity indexAgroecologyAgricultural biodiversitySocioeconomicsEnvironmental healthEcologyBiologyEconomicsPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Household food diversity index (HFDI) is qualitative measure of food consumption that reflects household access to a variety of food groups. Food habit is the way people eat food which is influenced by various factors. Impacts of climate change poses a threat on food diversity and food habit and food security in agrarian Bhutanese. The study aims to analyze if household food diversity and food habits are affected by climate change in the three ecological zones. Household food diversity and food habits in Gasa, Punakha and Wangdue Phodrang districts (Dzongkhags) were compared and relationships were drawn. Household level data were collected using survey method from 368 randomly selected households, stratified into three agroecological zones, by administering pretested semi-structured questionnaire. The survey questions were designed using guidelines of Food and Agricultural Organization (FAO). Food components consumed in the last 24 hours were recorded and grouped into 10 food groups. Food diversity indices are computed at the levels of household, Chiwog (village), Gewog (block), Dzongkhag (district), and at the whole study area. Spearman’s correlation tests were used to evaluate relationship between household food diversity Index (HFDI) and Food habit with Climate Change and Elevation. Kruskal Wallis tests ascertained association among the same four sets of variables with three Dzongkhag (district) as independent variable. In both sets of tests, the relationships were statistically significant. Climate change is affecting food diversity and food habits in the three agroecological zones. Introducing mass potato cultivation in Gasa, less water intensive rice variety in Punakha, and high yielding Jersey cows for dairy are recommended for food diversity enhancement in the study areas. Preserving traditional food culture like Aoolay from Gasa, and conserving biodiversity will contribute to mitigate impacts of climate change on food habits to achieve food security.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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