Exploring the interconnections between health, climate crisis, food insecurity and institutional neglect in Alta Verapaz region, Guatemala
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Rural Indigenous communities in Alta Verapaz, Guatemala face escalating and multifaceted health risks due to recurrent extreme climate events. This article focuses on the deepening crisis of chronic food insecurity and malnutrition, driven both by acute shortages during climate shocks and the long-term degradation of local food systems. These harms are further compounded by entrenched structural inequalities and limited access to government emergency response systems and public institutions more broadly. Methods: This study draws on participatory action research conducted with 16 Maya Q'eqchi' communities and civil society partners. Data were collected through participatory mapping, group dialogues, and institutional analysis, and were analyzed using thematic methods grounded in the social determination of health framework. Results: The study identifies two central concerns: the intensification of food insecurity driven by both climate change and the expansion of monoculture agriculture, and the inadequate institutional response to these interrelated crises. Community members reported crop loss, declining soil fertility, toxic contamination following floods, and ongoing encroachment on their habitats. National policy analysis reveals that, although the emergency response system appears adequate in design, its implementation is hindered by limited capacity and chronic under-resourcing at the community level. Conclusion: The interplay of climate shocks, food system pressures, and institutional failure requires a rights-based, multilevel approach to health and climate justice. Public investment, decentralized emergency planning, and recognition of Indigenous knowledge are critical parts of addressing structural drivers of vulnerability. Community-led strategies must be supported by responsive, well-resourced public institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».