A declaration on the value of experiential measures of food and water insecurity to improve science and policies in Latin America and the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Water security is necessary for good health, nutrition, and wellbeing, but experiences with water have not typically been measured. Given that measurement of experiences with food access, use, acceptability, and reliability (stability) has greatly expanded our ability to promote food security, there is an urgent need to similarly improve the measurement of water security. The Water InSecurity Experiences (WISE) Scales show promise in doing so because they capture user-side experiences with water in a more holistic and precise way than traditional supply- side indicators. Early use of the WISE Scales in Latin America & the Caribbean (LAC) has revealed great promise, although representative data are lacking for most of the region. Concurrent measurement of experiential food and water insecurity has the potential to inform the development of better-targeted interventions that can advance human and planetary health. Main text On April 20–21, 2023, policymakers, community organizers, and researchers convened at Universidad Iberoamericana in Mexico City to discuss lessons learned from using experiential measures of food and water insecurity in LAC. At the meeting’s close, organizers read a Declaration that incorporated key meeting messages. The Declaration recognizes the magnitude and severity of the water crisis in the region as well as globally. It acknowledges that traditional measurement tools do not capture many salient water access, use, and reliability challenges. It recognizes that the WISE Scales have the potential to assess the magnitude of water insecurity more comprehensively and accurately at community, state, and national levels, as well as its (inequitable) relationship with poverty, poor health. As such, WISE data can play an important role in ensuring more accountability and strengthening water systems governance through improved public policies and programs. Declaration signatories express their willingness to promote the widespread use of the WISE Scales to understand the prevalence of water insecurity, guide investment decisions, measure the impacts of interventions and natural shocks, and improve public health. Conclusions Fifty-three attendees endorsed the Declaration – available in English, Spanish and Portuguese— as an important step to making progress towards Sustainable Development Goal 6, “Clean Water and Sanitation for All”, and towards the realization of the human right to water.
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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 | 0,044 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».