Santé nutritionnelle et vulnérabilité économique des personnes du 3ème âge dans la commune d’Abobo (Côte d’Ivoire)
Bibliographic record
Abstract
Une nutrition satisfaisante etant un facteur de protection de la sante, l’amelioration de l’etat nutritionnel de la population constitue un enjeu majeur pour les politiques de sante publique en Cote d’Ivoire. Cependant, les personnes âgees de 65 ans et plus sont plus vulnerables aux carences nutritionnelles. Cette etude a pour objectif d’analyser les determinants sociaux de la malnutrition chez les personnes âgees de la commune d’Abobo. Il s’agit d’une etude mixte qui s’est deroulee d’aout a janvier 2018 dans le District d’Abidjan et plus precisement dans la commune d’Abobo. A partir d’un echantillonnage par quotas, nous avons selectionne 267 personnes âgees et 32 acteurs sociaux selon un echantillonnage raisonne. Les donnees ont ete recueillies a l’aide d’entretiens semi-directifs et d’un questionnaire. Les donnees ont ete traitees sur le logiciel SPSS pour le volet quantitatif et le logiciel NVIVO 11 pour le volet qualitatif. Les personnes âgees en situation de vulnerabilite economique ont un revenu insuffisant et faible presentant des frequences de consommation irregulieres ; ce qui les empeche de maintenir de bonnes habitudes alimentaires. Il s’ensuit alors, une vulnerabilite nutritionnelle due a la precarite des conditions de vie des sujets âges. Ces desequilibres nutritionnels compromettent leur etat de sante.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".