INFLUENCE OF SOCIO-ECONOMIC VARIABLES ON FOOD SECURITY STATUS OF FARMING HOUSEHOLDS IN WUKARI, TARABA STATE, NIGERIA
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the Influence of Socioeconomic Variables on Food Security Status of Farming Households in Wukari, Taraba State, Nigeria. A multi-stage sampling technique was used to randomly select 112 farming households for the study. Data were collected on socioeconomic characteristics, food consumption pattern and causes of food insecurity using a structured questionnaire. Data were analyzed using descriptive statistics, food security index (FSI) and binary logistic regression model. The summary statistics of food security indices revealed that majority (56.2%) of the selected households were food insecure, and out of the households that experienced food shortage incidence, majority (51.6%) indicated that food shortage was mostly experienced in the third quarter of the year (July- September). The regression analysis on the influence of socioeconomic characteristics on food security status among farming households indicated that household size (P<0.01), education level (P<0.05) and household income (P<0.05) were statistically significant with 0.623, 2.471 and 1.044 exponential values respectively. High food prices; conflict and civil unrest; and high cost of transportation were ranked the topmost causes of food insecurity in the study area. The study concluded that majority of the selected households were food insecure with the incidence of food insecurity more concentrated in the third quarter of the year (July – September). And that food security status was significantly influenced by the socioeconomic characteristics of the household heads with high food prices; conflict and civil unrest; and high cost of transportation as the topmost causes of food insecurity in the study area. It was recommended that facilitating access to adequate and affordable food; affordable means of transportation; and taking into consideration by policy makers, the significant socioeconomic factors influencing food security will improve the food security status of farming households in the study area.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».