The Nexus Between Family Food Insecurity and Mental Health of its Members: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Food is one of the primary sources of sustainability for families. A family withinconsistent access to adequate, safe, and nutritious food is considered foodinsecure, which can negatively impact their mental well-being. Studies haveshown a significant increase in the number of food-insecure Nigerians, risingfrom 66.2 million in Q1 2023 to 100 million in Q1 2024. This paper reviewedexisting literature on family food insecurity, its causes, and its consequencesfor the mental health and well-being of families, utilizing Google Scholar asthe search tool. The literature established that family food insecurity issignificantly linked to anxiety, emotional distress, depression, and othermental health issues among family members. Poor mental health can hinderthe ability to access safe and nutritious foods; thus, as access to adequate foodand nutrition decreases, family members experience increased anxiety,emotional distress, and depression. Additionally, worsening mental healthcan lead to decreased productivity among family members, furtherintensifying food insecurity, thus creating a cyclical relationship between foodinsecurity and mental health. Policy and public health interventions mustaddress the intertwined issues of food insecurity and mental hea lth.Therefore, there is a call to action for food security to be included as a criticalcomponent of primary healthcare that every family should have access to.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».