O Sistema Integrado de Classificação de Fase de Segurança Alimentar (IPC) das Nações Unidas foi criado em 2004 como consórcio de organizações para medir insegurança alimentar e orientar a ajuda humanitária. Agências usam as análises do IPC, que cobrem cerca de 30 countries, para alocar mais de $6 billion em ajuda por ano. Um estudo publicado na Nature Food avaliou se as classificações refletem a realidade.
A equipa liderada por Hope Michelson e Erin Lentz foi abordada pelo IPC em 2021 para conduzir a avaliação. Os autores fizeram quase 20 entrevistas com agências e depois analisaram quase 10,000 avaliações, cobrindo 917 million de indivíduos em 33 countries entre 2017 e 2023, o que resultou em 2.8 billion person observations.
A análise mostra evidência clara de aglomeração logo abaixo do limiar de 20% para a fase 3. A equipe estimou 293.1 million de pessoas em fase 3 ou superior, enquanto as avaliações do IPC relataram 226.9 million. A diferença — 66.2 million people, ou one in five — indica que muitas pessoas em necessidade urgente podem não ser contadas.
Os autores explicam que a discrepância decorre em parte de como os grupos de trabalho tratam indicadores conflitantes: em caso de dados ruidosos, tendem a assumir postura conservadora por receio de acusações de exagero. O estudo recomenda melhorar a recolha de dados e a tomada de decisão; afirma que a aprendizagem automática pode aprimorar dados e modelagem, mas não deve substituir a avaliação de especialistas. Os pesquisadores trabalham para entender como diferentes indicadores predizem desnutrição e como as avaliações se relacionam com respostas reais de ajuda.
Palavras difíceis
- consórcio — grupo de organizações que trabalham em conjunto
- insegurança alimentar — falta regular de comida suficiente e nutritiva
- avaliação — processo de análise para decidir gravidade ou necessidadeavaliações
- aglomeração — concentração anormal de casos perto de um limiar
- limiar — valor ou ponto usado como referência
- conservador — tendente a subestimar problemas por precauçãoconservadora
- aprendizagem automática — técnicas de computador para encontrar padrões em dados
- desnutrição — condição de má nutrição por falta de alimentos adequados
Dica: passe o mouse, foque ou toque nas palavras destacadas no artigo para ver definições rápidas enquanto lê ou ouve.
Perguntas para discussão
- Que benefícios e riscos vê na utilização de aprendizagem automática para avaliar insegurança alimentar? Dê exemplos.
- Como a postura conservadora dos grupos de trabalho pode afetar a alocação de ajuda humanitária?
- Que melhorias na recolha de dados seriam mais úteis para reduzir discrepâncias nas avaliações?
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