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Enregistrement W4410966642 · doi:10.3390/economies13060155

Food Insecurity During the COVID-19 Pandemic in Burkina Faso

2025· article· en· W4410966642 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEconomies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesConsortium pour la recherche économique en Afrique
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakFood insecuritySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Environmental healthGeographyVirologyFood securityMedicineOutbreakAgricultureDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the implication of the COVID-19 pandemic on household food insecurity in Burkina Faso. We used data from the High-Frequency Phone Survey collected from the period June 2020 to June 2021 by the World Bank in collaboration with the National Institute of Statistics. To assess the persistence of food inadequacy, we estimated a dynamic linear probability model. Our results revealed that female and elderly household members were more likely to skip meals during the pandemic than their respective counterparts. For households that skipped a meal due to the pandemic, the likelihood of facing food insecurity in the subsequent month increased by 37 percent. Similarly, individuals who ran out of food in consecutive months were 0.28 times more likely to experience the same situation in the following month. While other shocks can cause food insecurity, the global health-related, economic, social, and information dimensions of COVID-19 created a distinctive and multifaceted form of food shortage that sets it apart from many other types of shock. These findings suggest the implementation of effective programs to respond to shocks and the mitigation effects experienced by most disadvantaged groups.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,223 · 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