Bibliographic record
Abstract
Les niveaux d’insécurité alimentaire et de qualité alimentaire des Haïtiens durant la période de soudure (période de l'année durant laquelle la disponibilité des aliments est très faible) et de post-récolte, sont peu documentés, malgré leur lien avec la santé. Pour déterminer les niveaux d’insécurité et de diversité alimentaire, TRANSNUT, le groupe de recherche sur la transition nutritionnelle du Département de nutrition de l’Université de Montréal, poursuit des évaluations régulières sous le thème "Recherches sur les barrières à l'allaitement, à l'hygiène et à la sécurité alimentaire". Ces activités de recherche permettront d’évaluer l'impact du projet : Appui prénatal, périnatal, postnatal et nutritionnel (A3PN) en Grand'Anse et au Sud d'Haïti. Dans le cadre des activités de recherche de TRANSNUT, cette étude vise à mesurer l'évolution de l’insécurité alimentaire (pour les ménages) et de la diversité alimentaire des mères et des jeunes enfants (de 6 à 23 mois) entre la période de soudure et la saison des récoltes. Un autre objectif de ce mémoire est de déterminer les facteurs contribuant à l'insécurité alimentaire et conduisant à un faible niveau de diversité alimentaire. Deux collectes de données ont été réalisées en 2017 : la première au printemps (période de soudure) et la deuxième à l’été (saison des récoltes). Les données ont été récoltées à l’aide d'entretiens quantitatifs auprès des mères d’enfants de moins de 5 ans. Les outils utilisés pour évaluer l'insécurité alimentaire, la Diversité alimentaire minimale de l’enfant (DAM-E) et la Diversité alimentaire minimale de la femme (DAM-F), sont l’Indice domestique de la faim (IDF), et le rappel alimentaire de 24 heures non quantitatif, respectivement. Les résultats indiquent que les taux d’insécurité alimentaire sont élevés et la diversité alimentaire problématique. Pas de différence saisonnière significative n’a été trouvée pour les niveaux d’insécurité alimentaire et de diversité alimentaire. Des analyses plus poussées ont permis de déterminer des associations entre certaines variables sociodémographiques (la région de l’étude, le niveau d’éducation de la mère, la possession de bétail) et le niveau d’insécurité alimentaire et de diversité alimentaire pour les deux saisons de l’année. Les résultats de cette étude approfondiront notre compréhension des facteurs associés à l’insécurité alimentaire, fourniront des enseignements pertinents sur la lutte contre la faim et iii permettront de préparer des pistes de programmation pour l’amélioration de la diversité alimentaire et de l’accès à une alimentation suffisante et de qualité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".