Food and Nutrition Insecurity and Farming Household Resilience to COVID-19 Shocks in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic affected farming households in Sub-Saharan Africa. As a case in point, we examine farming households’ resilience to food and nutrition insecurity in Ghana under the COVID-19 shocks. Focus group discussions were initially conducted with farming household heads to identify households’ sources of resilience and the different COVID-19 shocks. A multi-stage random sampling technique was then used to survey 252 farming households. We used different econometric modelling techniques, that is, the multiple indicators multiple causes modelling procedure, ordinary least square, and multinomial probit model, for data analysis. Our results provide supportive evidence affirming that COVID-19 shocks undermine farming households’ resilience and food and nutrition security. Urban and male-headed households experience more food and nutrition insecurity than rural and female-headed households. Farming households’ adaptive capacity significantly contributed to household resilience and food and nutrition security. The findings suggest that lessons learned from the current pandemic can help policymakers, governments, and international organisations build adequate responses and interventions that strengthen and support farming households’ resilience to food and nutrition security and systemic shocks such as COVID-19 in Ghana.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».