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Enregistrement W6977207260 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6822022.v1

A declaration on the value of experiential measures of food and water insecurity to improve science and policies in Latin America and the Caribbean

2023· other· en· W6977207260 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

RevueFigshare · 2023
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Physics and Python Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeclarationExperiential learningLatin AmericansFood insecurityFood securityWater securityScale (ratio)Value (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,224 · 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