Understanding food insecurity in rural India: A comparative examination of farming and non-farming families during the coronavirus lockdown
Notice bibliographique
Résumé
Food insecurity has become an increasingly pressing issue during the COVID-19 lockdown in India, particularly in the rural areas. The COVID-19 pandemic had a strong impact on livelihoods and economic activities, resulting in a significant increase in the prevalence of food insecurity. The objective of this study is to examine the sociodemographic determinants of food insecurity among the rural poor in India during the COVID-19 lockdown. Data for this study were extracted from the COVID-19-Related Shocks in Rural India 2020 survey (Round 2, 2020). Study areas included: Rajasthan (n=930), Uttar Pradesh (n=778), Bihar (n=1,073), Jharkhand(n=890), Madhya Pradesh (n=823) and Andhra Pradesh (n=511). Overall, 26.1% of respondents reported having reduced portion sizes or meals, 5.7% reported someone in their household going hungry, and 5.9% indicated they had run out of food. Participants from Scheduled Castes had a higher risk of reduced portion sizes (RR=1.54; 95% CI=1.26,1.89) and running out of food (RR=1.57; 95% CI=1.01,2.45). Male sex was associated with a lower risk of reduced portion sizes (RR=0.82; 95% CI=0.72,0.93). Compared to participants from Rajasthan, those from states such as Uttar Pradesh, Bihar, and Madhya Pradesh had significantly higher risks of experiencing all three food insecurity indicators. For instance, participants from Bihar had the highest risk for reduced portion sizes (RR=3.14, 95% CI=1.95,5.06), someone being hungry and not eating (RR=3.14, 95% CI=1.95,5.06), and running out of food (RR=2.79, 95% CI=1.66,4.68). The results indicate that when designing food security programs in rural India, it is important to consider factors such as gender, household size, religion, occupation, and region. Additionally, non-farming households faced higher relative risks of food insecurity, emphasizing the necessity for targeted interventions and support to address the vulnerabilities of these households.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».