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Enregistrement W4387854557 · doi:10.11604/pamj.2012.12.81.1738

A qualitative pilot study of food insecurity among Maasai women in Tanzania

2012· article· en· W4387854557 sur OpenAlexaff
Carol Fenton, Jennifer Hatfield, Lynn McIntyre

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaasaiTanzaniaFood insecuritySocioeconomicsEnvironmental healthGeographyQualitative researchFood securityMedicineSociologyAgricultureSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Food insecurity is an ongoing threat in rural sub-Saharan Africa and is complicated by cultural practices, the rise of chronic conditions such as HIV and land use availability. In order to develop a successful food security intervention program, it is important to be informed of the realities and needs of the target population. The purpose of this study was to pilot a qualitative method to understand food insecurity based on the lived experience of women of the Maasai population in the Ngorongoro Conservation Area of Tanzania. METHODS: Short semi-structured qualitative interviews with 4 Maasai women. RESULTS: Food insecurity was present in the Maasai community: the participants revealed that they did not always have access to safe and nutritious food that met the needs of themselves and their families. Themes that emerged from the data fell into three categories: Current practices (food sources, planning for enough, food preparation, and food preservation), food Insecurity (lack of food, emotions, coping strategies, and possible solutions), and division (co-wives, food distribution, and community relationships). CONCLUSION: This pilot study suggested the presence of food insecurity in the Maasai community. Larger sample studies are needed to clarify the extent and severity of food insecurity among this population. Having a detailed understanding of the various aspects of the food insecurity lived experience could inform a targeted intervention program.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,279
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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