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Enregistrement W1999672049 · doi:10.4000/vertigo.4842

La perception des populations des maladies diarrhéiques au Burkina Faso : une piste pour l’éducation aux problèmes de santé

2003· article· fr· W1999672049 sur OpenAlexvenueno aff
Jean-Noël Poda, Raúl Gagliardi, Franck O. Kam, Anatole T. Niameogo

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Studies and Ethnography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour déterminer les connaissances traditionnelles et scientifiques des populations, L’APENF-BF a réalisé une enquête dans six régions du Burkina Faso. Les résultats ont permis d’identifier les obstacles affectant la sensibilisation sur l’implantation de méthodes efficaces de lutte et de prévention des maladies diarrhéïques .Il ressort que dans toutes les communautés l’eau est considérée comme une source de vie et qu’elle occupe une place importante dans l’univers culturel des populations. Cette représentation fait que les maladies d’origine hydrique sont attribuées à des facteurs traditionnels mais aussi selon la logique de la médecine moderne. Ces perceptions se retrouvent dans les réponses obtenues. Par ailleurs, la méconnaissance de notions de biologie tels que la connaissance des microorganismes, par une large majorité de la population est un obstacle pour la compréhension des causes et des solutions pour les maladies transmissibles par l’eau. Le regroupement des réponses montre qu’il n’y a pas de différence significative dans les réponses selon le sexe. Par contre les variations sont importantes si l’on tient compte des tranches d’âge. Les mesures de prévention et de lutte proposées dans ce texte reflètent ces différences de perception.Ces données montrent l’ampleur des problèmes de perception vis-à-vis de l’eau et des maladies d’origine hydrique par les populations. De plus elles relèvent les difficultés spécifiques qu’elles rencontrent dans l’adoption des mesures de prévention et de lutte

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations6
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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