Preserving traditional medical knowledge through modes of transmission: A post-positivist enquiry
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Nigeria, most rural communities lack access to orthodox medical facilities despite an expansion of orthodox health care facilities and an increase in the number of orthodox health care providers. Over 90% of Nigerians in rural areas thus depend wholly or partly on traditional medicine. This situation has led to a call for the utilisation of Traditional medical practitioners in primary-healthcare delivery. Hence, the persistence of the knowledge of traditional medicine, especially in the rural communities where it is the only means of primary health care, has been a concern to information professionals.Objectives: This study investigated the role which the mode of transmission plays in the preservation of traditional medical knowledge.Method: A post-positivist methodology was adopted. A purposive sampling technique was used to select three communities from each of the six states in South-Western Nigeria. The snowball technique was used in selecting 228 traditional medical practitioners, whilst convenience sampling was adopted in selecting 529 apprentices and 120 children who were not learning the profession. A questionnaire with a five-point Likert scale, key-informant interviews and focus-group discussions were used to collect data. The quantitative data was analysed using descriptive statistics whilst qualitative data was analysed thematically.Results: The dominant mode of knowledge transmission was found to be oblique (66.5%) whilst vertical transmission (29.3%) and horizontal transmission (4.2%) occurred much less.Conclusion: Traditional medical knowledge is at risk of being lost in the study area because most of the apprentices were children from other parents, whereas most traditional medical practitioners preferred to transmit knowledge only to their children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».