The double burden of COVID-19 and a major volcanic eruption on local food production and food security in a Small Island Developing State
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Small Island Developing States have disproportionately high food insecurity rates, related to complex challenges and vulnerabilities. The COVID-19 pandemic highlighted that within these settings, crises often overlap. We aimed to assess the impact of the concurrent COVID-19 pandemic and volcanic eruption on food production and security in St. Vincent and the Grenadines (SVG). Methods An interpretive mixed-methods study was conducted among a convenience sample of consenting adults ≥18 years from 100 households in SVG through a cross-sectional survey and participant interviews (10 households) between September 2021 and March 2022. Food insecurity prevalence over the past year was assessed using the Food Insecurity Experience Scale (FIES; Rasch modeling) and impacts to livelihoods from the pandemic and volcanic eruption was assessed using an adapted Caribbean COVID-19 Food Security and Livelihoods Impact Survey (Caribbean COVID-19 FS&L Survey). Data were analyzed using logistic regression. Results During the pandemic, 59% of the participants reported decreased income, 63% had no access to markets, 81% had no access to food aid; 34% of the participants had a change in food sources, and 81% reported that food production was negatively impacted by the volcanic eruptions, of which 68% reported decreased food production. The interviews highlighted that access to markets were restricted by fear of leaving home and contracting the COVID-19 virus, and participants who received food aid stated that the number of items were not sufficient for larger families. Almost half of the participants were severely food insecure [48% (95% C.I. 31.2,57.8)]; almost two thirds were moderately to severely food insecure [64% (95% C.I. 50.0, 74.2)]; mean FIES score 5.31 (95% C.I. 5.0,5.6). After adjusting for gender, age, education, and household size, moderate to severe food insecurity was associated with no access to food aid during the pandemic and post-eruptions (odds ratio 3.7; 95% confidence interval 1.5, 9.1; p = 0.004). Conclusion Food insecurity rates were high during the COVID-19 pandemic, exacerbated by volcanic eruptions and insufficient access to food aid. Our results suggest the need for the development of strategies and interventions aimed at increasing the resilience of food systems to mitigate the effects of future disasters.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».