MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403273557 · doi:10.1080/20421338.2024.2398294

Determinants of nutrition security status of women in rural households in Northwest Ethiopia

2024· article· en· W4403273557 sur OpenAlexaff
Fentaw Teshome Dagnaw, Adino Andaregie, Tess Astatkie

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Science Technology Innovation and Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securitySocioeconomicsGeographyRural areaEnvironmental healthEconomic growthBusinessAgricultural economicsEconomicsPolitical scienceMedicineAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nutrition security of women is critically important for society’s well-being. Therefore, this study was conducted to determine the determinants of the nutrition security status of rural women in Northwest Ethiopia. Data collected from rural women in 197 randomly selected households were analyzed using a binary logit regression model. The results show that 72.6% of the women are nutritionally insecure. The determinants that significantly affect nutrition security status are family size (a negative effect), women’s daily feed frequency, milk consumption, feeding habits of fruits and vegetables, feeding habits of animal products, and women empowerment (all positive effects). The weight, height, and BMI of nutritionally insecure women were significantly lower than those of nutritionally secure women. These findings reveal the need for government and other stakeholders’ interventions to increase access to nutritious food products and to provide training on feeding culture and dietary diversity to women. The findings of this study can help the Government of Ethiopia to focus on the significant determinants to achieve its National Development Priorities focusing on the Sustainable Development Goals (SDGs) of the UN, particularly Goals 2, 3, and 5.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAfrican Journal of Science Technology Innovation and DevelopmentMême sujetFood Security and Health in Diverse PopulationsTravaux en français237 207