ANCAMAN KERAWANAN PANGAN RUMAH TANGGA TERHADAP KESEHATAN MENTAL SEBAGAI EFEK PASCA PANDEMI
Bibliographic record
Abstract
Latar belakang: Pandemi COVID-19 telah menyebabkan krisis ekonomi global. Para ahli memprediksi beberapa negara berkembang kemungkinan akan mengalami kerawanan pangan. Kerawanan pangan memiliki hubungan sebab akibat dengan status kesehatan mental yang buruk terlepas dari status sosial ekonomi dan karakteristik demografis.Tujuan: Menjelaskan dampak kerawanan pangan pada masalah kesehatan mental dan juga alternative solusi yang ditawarkan berdasarkan pengalaman dan kejadian pandemic dimasa lalu yang terpublikasi dari berbagai NegaraMetode: Artikel dicari melalui basis data sejak Februari – Maret 2022 melalui PUBMED dan Google Scholar. Kata kunci yang digunakan adalah “Food insecurity AND mental health AND COVID-19” ATAU “food insecurity AND COVID-19” ATAU ("Food Insecurity"[Mesh]) AND "Mental Health"[Mesh]. Penilaian kualitas studi menggunakan NEWCASTLE - OTTAWA QUALITY ASSESSMENT SCALE COHORT STUDIESHasil: Stress karena kerawanan pangan dalam rumah tangga lebih beresiko dialami oleh perempuan. Penelitian melaporkan bahwa kerawanan pangan dapat memicu gangguan kesehatan mental berupa stress dan depresi 1,5 hingga 4 kali. Pada masa pandemic COVID-19 kerawanan pangan terjadi sebagai akibat dari penutupan wilayah, akses makanan yang sulit, kendala ekonomi dan beban ganda yang diterima wanita dalam kewajibannya menyediakan makanan untuk keluarga dan bekerja diluar rumah sebagai upaya membantu ekonomi keluarga. Simpulan: Pemerintah di berbagai Negara harus menjaga persediaan dan kestabilan harga makanan pokok, menjaga kestabilan ekonomi dan pemberian bantuan kepada masyarakat yang terdampak secara ekonomi.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.047 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 teacher head, 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".