The role of water and energy in food security among smallholder farmers in Semi-Arid Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Water, energy, and food (WEF) insecurities are significant issues that are being worsened by climate change. Smallholder farmers in semi-arid regions of Sub-Saharan Africa are among the most vulnerable to these insecurities. Adopting integrated approaches to address these insecurities is critical to achieving sustainable development goals (SDG6, SDG7, and SDG2). Our study takes a household-centric approach to investigate the relationship between water and energy and food insecurity. The results from ordered logistic regression show that households facing water (OR = 2.709, p < 0.001) and energy (OR = 2.690, p < 0.001) insecurity were more likely to experience food insecurity. Similarly, households with chronically ill members (OR = 2.896, p < 0.001) were more likely prone to food insecurity compared to those without. Households in which overall health was perceived as good were less likely to be food insecured (OR = 0.479, p < 0.001) compared to those with poor health. The findings highlight the interdependence of WEF, underscoring the need for integrated policies to tackle these challenges comprehensively in semi-arid regions. In this context, the focus should be on interventions that target improving water and energy security, leading to long-term improvements in food security.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».