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Enregistrement W4404738900 · doi:10.1007/s44187-024-00249-7

Malnutrition and food insecurity in northern Nigeria: an insight into the United Nations World Food Program (WFP) in Nigeria

2024· article· en· W4404738900 sur OpenAlexaff
Emmanuel Oghenekome Akpoghelie, Emmanuella Obiajulu Chiadika, Great Iruoghene Edo, Asmaa Yahya Al-Baitai, Khalid Zainulabdeen, Sydney Clever Keremah, Irene Ebosereme Ainyanbhor, Patrick Othuke Akpoghelie, Joseph Oghenewogaga Owheruo, Priscillia Nkem Onyibe, Maureen Marris Dinzei, Helen Avuokerie Ekokotu, Ufuoma Ugbune, Ephraim Evi Alex Oghroro, Lauretta Dohwodakpo Ekpekpo

Notice bibliographique

RevueDiscover Food · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensGeorge Brown College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionFood insecurityFood securityEconomic growthSocioeconomicsGeographyPovertyEnvironmental healthDevelopment economicsAgricultureMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malnutrition and food insecurity are two major diseases combating human development in Nigeria as they cause poor infant development, deteriorating maternal and child health, weaker immune systems, risky pregnancy and childbirth. This paper provides an in-depth overview of the implementation, impact, benefits and costs of the United Nations World Food Programme (WFP), in relation to malnutrition and food insecurity, in northern Nigeria. The primary purpose of the WFP is to meet the immediate food and nutrition needs of those most exposed to acute hunger. However, some of the challenges include conflict and insecurity, rising inflation and the impact of climate crisis. These challenges are been tackled through works at the humanitarian-development-peace nexus, with targeted emergency responses with a view to a sustainable food security for all, which aligns with various partnerships and collaborations. With a comprehensive approach that spans emergency response, long-term development, and humanitarian services through supplementary feeding, nutrition education and capacity building, the WFP has made a significant impact in improving the lives of millions of Nigerians facing the challenges of poverty, conflict, and climate change. Although, there was an increase in food inflation and under-nourishment in Nigeria, the operations of the WFP was positive and significant in contributing to human development in northern Nigeria. It is recommended that the WFP, in collaboration with the government, private sector and other humanitarian agencies, provide a more robust and holistic food assistance and skills development to hunger prone areas in Nigeria. Furthermore, the WEP should provide the necessary support for food production in Nigeria through youth-inclusive and reliable marketing strategies in rural areas.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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