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Enregistrement W1917914776 · doi:10.7202/1032150ar

Effets des normes de genre, de l’éducation et de l’emploi sur l’autonomie décisionnelle des femmes en Afrique subsaharienne

2015· article· fr· W1917914776 sur OpenAlexaffvenue
Vissého Adjiwanou, Thomas Legrand

Notice bibliographique

RevueCahiers québécois de démographie · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGender relationsSociologyArtGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’autonomie des femmes a été reconnue comme une condition essentielle au développement lors de la Conférence internationale sur la population et le développement de Caire en 1994. Cette étude examine les facteurs contextuels (notamment des normes de genre légitimant la violence envers les femmes) et les facteurs individuels (dont le niveau d’instruction et le type d’emploi) sur l’autonomie décisionnelle des femmes en milieu rural au Ghana, au Kenya, en Ouganda et en Tanzanie. Elle utilise les données issues des enquêtes démographiques et de santé (EDS) de ces pays. La mesure des normes de genre à partir de la perception qu’ont les femmes de la violence domestique (d’un homme sur son épouse) dans leur communauté en recourant à l’analyse factorielle confirmatoire a donné de bons indices d’ajustement qui renforcent la validité de cette méthode. Une augmentation d’un écart-type de cette variable contextuelle est associée à un accroissement des risques pour une femme d’avoir une faible autonomie décisionnelle de 54 % au Ghana, de 45 % au Kenya, de 48 % en Ouganda et de 25 % en Tanzanie. L’instruction et le statut socioéconomique des femmes ne présentent pas la même stabilité sur l’autonomie décisionnelle des femmes. Nos résultats témoignent de la nécessité d’une politique plus globale pour renforcer l’autonomie des femmes en Afrique subsaharienne.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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