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Enregistrement W1755423094 · doi:10.3968/j.sss.1923018420120304.1939

Female Genital Mutilation and Early Marriage: A Violent on the Health of the Girl-Child in Boki Local Government Area of Cross River State, Nigeria

2012· article· en· W1755423094 sur OpenAlexvenueno aff
M. E. Edim, P. E. Ekuri, E. A. Odok

Notice bibliographique

RevueStudies in sociology of science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGirlGovernment (linguistics)Local government areaPsychologyTest (biology)Data collectionSimple random sampleProduct (mathematics)Social psychologyDemographySample (material)Research designSex organDevelopmental psychologySocioeconomicsEnvironmental healthMedicineLocal governmentSociologyPolitical scienceSocial scienceLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the effects of female genital mutilation and early marriage as violence on the health of the girl-child in Boki Local Government Area of Cross River State, Nigeria. To achieve the purpose of this study, two hypotheses were formulated to guide the study. Survey research design was adopted for this study. A sample of two hundred (200) respondents was randomly selected for the study. The selection was done through the simple random sampling technique. The questionnaire was the main instrument used for data collection. It was constructed by the researchers with the help of some measurement experts that gave its face and content validity. To test the hypotheses and ascertain whether to accept or reject them, Pearson Product Moment Correlation Analysis was considered appropriate because of the nature of variables involved. The 0.05 levels of significant were used for the statistical testing of each hypothesis with a critical value and degree of freedom. The result shows that there is significant effect of female genital mutilation and early marriage on the health of the girl-child. Based on these findings some recommendations and suggestions for further studies were made.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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