Using Strength of Fertility Motivations to Identify Family Planning Program Strategies
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Use of unmet need for family planning to identify prospective clients may misrepresent the actual family planning needs of a population, given that a large proportion of women have ambivalent fertility desires. METHODS: Survey data for 1998 and 2003 from Burkina Faso, Ghana and Kenya were used to examine the fertility desires and motivations of women who said they wanted to delay or limit childbearing. A question on how much of a problem it would be if women found out they were pregnant in the next few weeks measured the strength of their fertility motivations. RESULTS: In Burkina Faso and Ghana, about a quarter of women who said they wanted to delay or limit childbearing also reported that it would be no problem or a small problem if they became pregnant soon. This response pattern was equally common among contraceptive users and nonusers. In Kenya, more than four in 10 women gave such ambivalent responses. Among women with an unmet need for means of delaying or limiting childbearing, 16-31% of those in Burkina Faso and Ghana, and 30-56% of those in Kenya, said that getting pregnant in the next few weeks would be no problem or a small problem. CONCLUSIONS: It is critical to consider the strength of fertility motivations when determining which women have family planning needs. Targeting women who are the most motivated to avoid childbearing will likely have the greatest impact on reducing unintended pregnancy in Sub-Saharan Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».