{"title":"布隆迪穆因加和卡鲁西省家庭食物多样性的决定因素","authors":"Mugisha Alain Désiré, Nguendo Yongsi H. Blaise","doi":"10.19044/esj.2024.v20n5p26","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Contexte : Tout comme la plupart des pays africains, la situation du Burundi en matière de l’alimentation n’est pas assez satisfaisante. Le taux de pauvreté monétaire touche plus de la moitié de la population, 51,4% selon les résultats de l’Enquête Intégrée sur les Conditions de vie des ménages de 2020. En d’autres termes, un peu plus de la moitié de la population résidant au Burundi ne parvient pas à satisfaire quotidiennement leurs besoins de base alimentaires et non-alimentaires. Objectifs : L’objectif principal est d’identifier les déterminants de la diversité alimentaire à Karusi et à Muyinga. Au-delà de cet objectif, il sera aussi question de mesurer les niveaux de diversité alimentaire dans les deux provinces et d’Identifier les déterminants de la diversité alimentaire des ménages. Méthodes : Cette étude repose sur une recherches documentaires centrées sur les articles scientifiques et de publications sur la diversité alimentaire, calcul des indicateurs de sécurité alimentaire à partir des approches méthodologiques proposées par l’Organisation Mondiale de l’agriculture et le Programme Alimentaire Mondial et les analyses descriptives bi variées et la régression logistique binaire pour rechercher les déterminants de la diversité alimentaire. Résultats : La faible diversité alimentaire est plus observée dans la province Karusi. L’analyse bivariée prouve qu’à l’exception de la variable Sexe du chef du ménage, dans la province Muyinga, toutes les autres variables sont significativement associées à la diversité alimentaire des ménages. Au niveau multi variée, il ressort des résultats que la taille du ménage, le revenu lié à l’agriculture et le niveau de vie du ménage déterminent la diversité alimente alimentaire des ménages dans les deux provinces. Le district de résidence, le niveau d’instruction et l’âge du Chef de Ménage sont des déterminants spécifiques de à la diversité alimentaire des ménages de la province de Karusi. Conclusion : Les résultats montrent que la diversité alimentaire acceptable est faible à Karusi qu’à Muyinga. Trois déterminants de la diversité alimentaire sont communs pour les deux provinces et trois déterminants sont spécifiques à la province Karusi. \n \nContext: Like most African countries, Burundi's food situation is not satisfactory enough. The monetary poverty rate affects more than half the population, 51.4% according to the results of the Integrated Household Living Conditions Survey of 2020. In other words, just over half the population residing in Burundi is unable to meet their basic food and non-food needs daily. Objectives: The main objective is to identify the determinants of food diversity in Karusi and Muyinga. Beyond this objective, it will also measure levels of dietary diversity in the two provinces and identify the determinants of household dietary diversity. Methods: This study is based on a literature search focusing on scientific articles and publications on dietary diversity, calculation of food security indicators using the methodological approaches proposed by the World Organization for Agriculture and the World Food Programme, and bi-variate descriptive analyses and binary logistic regression to investigate the determinants of dietary diversity. Results: Low dietary diversity is more prevalent in Karusi province. Bivariate analysis shows that, except for the variable Sex of household head, in Muyinga province all other variables are significantly associated with household dietary diversity. At the multivariate level, the results show that household size, agricultural income, and household standard of living determine household dietary diversity in both provinces. District of residence, level of education, and age of head of household are specific determinants of household dietary diversity in Karusi province. Conclusion: The results show that acceptable dietary diversity is lower in Karusi than in Muyinga. Three determinants of dietary diversity are common to both provinces and three determinants are specific to Karusi province.","PeriodicalId":12225,"journal":{"name":"European Scientific Journal, ESJ","volume":"2020 6","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Déterminants de la Diversité Alimentaire des Ménages des Provinces de Muyinga et de Karusi au Burundi\",\"authors\":\"Mugisha Alain Désiré, Nguendo Yongsi H. 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Déterminants de la Diversité Alimentaire des Ménages des Provinces de Muyinga et de Karusi au Burundi
Contexte : Tout comme la plupart des pays africains, la situation du Burundi en matière de l’alimentation n’est pas assez satisfaisante. Le taux de pauvreté monétaire touche plus de la moitié de la population, 51,4% selon les résultats de l’Enquête Intégrée sur les Conditions de vie des ménages de 2020. En d’autres termes, un peu plus de la moitié de la population résidant au Burundi ne parvient pas à satisfaire quotidiennement leurs besoins de base alimentaires et non-alimentaires. Objectifs : L’objectif principal est d’identifier les déterminants de la diversité alimentaire à Karusi et à Muyinga. Au-delà de cet objectif, il sera aussi question de mesurer les niveaux de diversité alimentaire dans les deux provinces et d’Identifier les déterminants de la diversité alimentaire des ménages. Méthodes : Cette étude repose sur une recherches documentaires centrées sur les articles scientifiques et de publications sur la diversité alimentaire, calcul des indicateurs de sécurité alimentaire à partir des approches méthodologiques proposées par l’Organisation Mondiale de l’agriculture et le Programme Alimentaire Mondial et les analyses descriptives bi variées et la régression logistique binaire pour rechercher les déterminants de la diversité alimentaire. Résultats : La faible diversité alimentaire est plus observée dans la province Karusi. L’analyse bivariée prouve qu’à l’exception de la variable Sexe du chef du ménage, dans la province Muyinga, toutes les autres variables sont significativement associées à la diversité alimentaire des ménages. Au niveau multi variée, il ressort des résultats que la taille du ménage, le revenu lié à l’agriculture et le niveau de vie du ménage déterminent la diversité alimente alimentaire des ménages dans les deux provinces. Le district de résidence, le niveau d’instruction et l’âge du Chef de Ménage sont des déterminants spécifiques de à la diversité alimentaire des ménages de la province de Karusi. Conclusion : Les résultats montrent que la diversité alimentaire acceptable est faible à Karusi qu’à Muyinga. Trois déterminants de la diversité alimentaire sont communs pour les deux provinces et trois déterminants sont spécifiques à la province Karusi.
Context: Like most African countries, Burundi's food situation is not satisfactory enough. The monetary poverty rate affects more than half the population, 51.4% according to the results of the Integrated Household Living Conditions Survey of 2020. In other words, just over half the population residing in Burundi is unable to meet their basic food and non-food needs daily. Objectives: The main objective is to identify the determinants of food diversity in Karusi and Muyinga. Beyond this objective, it will also measure levels of dietary diversity in the two provinces and identify the determinants of household dietary diversity. Methods: This study is based on a literature search focusing on scientific articles and publications on dietary diversity, calculation of food security indicators using the methodological approaches proposed by the World Organization for Agriculture and the World Food Programme, and bi-variate descriptive analyses and binary logistic regression to investigate the determinants of dietary diversity. Results: Low dietary diversity is more prevalent in Karusi province. Bivariate analysis shows that, except for the variable Sex of household head, in Muyinga province all other variables are significantly associated with household dietary diversity. At the multivariate level, the results show that household size, agricultural income, and household standard of living determine household dietary diversity in both provinces. District of residence, level of education, and age of head of household are specific determinants of household dietary diversity in Karusi province. Conclusion: The results show that acceptable dietary diversity is lower in Karusi than in Muyinga. Three determinants of dietary diversity are common to both provinces and three determinants are specific to Karusi province.