Predictors of traditional medical knowledge transmission and acquisition in South West Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the roles of demographic variables in the transmission and acquisition of traditional medical knowledge (TMK) in rural communities of South West Nigeria. Survey research design was adopted. Three communities from each of the six states in South West Nigeria were purposively selected. Snowball technique was used in selecting 228 Traditional Medical Practitioners (TMPs), while convenience sampling was used in selecting 529 traditional medicine apprentices. The structured questionnaire used focused on the demographic characteristics of the TMPs and their apprentices. Three key informant interviews and two focus group discussion sessions were also conducted in each state. The quantitative data were analysed using descriptive statistics, binary logistic regression and Chi square analysis, while qualitative data were analysed thematically. Logistic regression analyses showed that years of experience (Exp(B) = 1.875) was a significant predictor of knowledge transmission by the TMPs. Apprentices’ marital status (Exp(B) = 2.250), expected length of apprenticeship (Exp(B) = 0.305) and completed length of apprenticeship (Exp(B) = 15.782) were significant predictors of TMK acquisition. Qualitative results also showed a relationship between age, sex, education and TMK transmission. Enhanced level of education improved transmission, while religion reportedly hindered acquisition. Improved access to basic and adult education and the need to stop gender discrimination is recommended to improve TMK transmission.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».