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Enregistrement W1970798763 · doi:10.1080/09540120902927593

HIV/AIDS, declining family resources and the community safety net

2009· review· en· W1970798763 sur OpenAlexaff
Jody Heymann, Rachel Kidman

Notice bibliographique

RevueAIDS Care · 2009
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsPovertySafety netWorking poorMedicinePandemicPsychologyEconomic growthGerontologyBusinessEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Families play central roles in the HIV/AIDS pandemic, caring for both orphaned children and the ill. This extra caregiving depletes two family resources essential for supporting children: time and money. We use recent data from published studies in sub-Saharan Africa to illustrate deficits and document community responses. In Botswana, parents caring for the chronically ill had less time for their preschool children (74 versus 96 hours per month) and were almost twice as likely to leave children home alone (53% versus 27%); these children experienced greater health and academic problems. Caregiving often prevented adults from working full time or earning their previous level of income; 47% of orphan caregivers and 64% of HIV/AIDS caregivers reported financial difficulties due to caregiving. Communities can play an important role in helping families provide adequate childcare and financial support. Unfortunately, while communities commonly offer informal assistance, the value of such support is not adequate to match the magnitude of need: 75% of children's families in Malawi received assistance from their social network, but averaging only US$81 annually. We suggest communities can strengthen the capacity of families by implementing affordable quality childcare for 0-6 year olds, after-school programming for older children and youth, supportive care for ill children and parents, microlending to enhance earnings, training to increase access to quality jobs, decent working conditions, social insurance for the informal sector, and income and food transfers when families are unable to make ends meet.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations75
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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