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Enregistrement W4389034226 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.149.2

Women's Empowerment and Food Security Status: A Global Comparative Study of Women Living in Rural and Urban Areas

2016· article· en· W4389034226 sur OpenAlexaff
Kate Sinclair, Davod Ahmadigheidari, Diana Dallmann, Hugo Melgar‐Quiñonez

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentMarital statusFood securityLogistic regressionScale (ratio)Rural areaSocioeconomicsOddsSocioeconomic statusEnvironmental healthGeographyPsychologyDemographyGerontologyEconomic growthMedicineSociologyEconomicsAgriculturePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, many efforts have been made to empower women, nonetheless, many gaps in gender equality still exist. These gender disparities have negative consequences not only for women but also for their families and society as a whole. Empowering women plays a vital role achieving and maintaining a food secure state. The objective of this study was to examine the association between indicators that are considered to contribute to women's empowerment and food security (FS). A sample of 15,334 rural women and 10,098 urban women was obtained from the 2015 Gallup World Poll, which is a nationally representative survey of individuals 15 years and older in 150 countries. The Food Insecurity Experience Scale within this dataset was used to categorize by FS status (i.e. Secure and Insecure) as the dependent variable, while women's empowerment indicators were used as independent variables. Crosstabs analyses and binary logistic regressions, for both rural and urban areas, were carried out using SPSS 23 Complex Sample. Several socio‐demographic characteristics, including education, marital status, employment status and income, were found to show significant differences between women living in rural and urban areas by FS status. Also, rural women were at a higher risk of being food insecure. Findings from the logistic regression show that rural women with higher levels of social support ( OR 0.697 ), education ( OR 0.175 ), control over life ( OR 0.513 ), and personal health index ( OR 0.402 ), had significantly higher odds of being food secure. Similar results were found among women living in urban areas in terms of education ( OR 0.241 ), personal health index ( OR 0.209 ) and control over life ( OR 0.445 ). Finally, urban women who perceived being treated with respect ( OR 0.438 ) also had higher odds of being food secure. The results confirm that the determinants of food security are highly complex, they do not act autonomously, and their effects are intertwined. Nonetheless, it is clear that factors contributing to women's empowerment play a key role in FS. Women's access to education is invaluable and should be prioritized worldwide as a means of improving FS. Shifting social norms to allow women to take control of life decisions is essential in achieving FS. Insuring one is able to maintain a good health status is pertinent to FS. As other studies have shown, strengthening social support is also a valuable tool to combat food insecurity, especially among rural women. Finally, living in urban areas provides increased and diverse opportunities for women compared to living rural areas. Addressing this opportunity gap in the future will be helpful in ensuring women's empowerment and FS for all.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,317 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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