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Enregistrement W2084170407 · doi:10.1080/13668800701785296

Working HIV care-givers in Botswana: Spill-over effects on work and family well-being

2008· article· en· W2084170407 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCommunity Work & Family · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorryHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineFamily medicineWork (physics)Child careNursingPsychologyPsychiatryAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Families provide most of the care to the tens of millions of HIV-infected and -affected in Africa. Little research exists on how care-givers balance the demands of holding a job with providing care for those who have become ill or orphaned by HIV/AIDS. Using data from a large survey administered to 1,077 working care-givers in Botswana, we compared the experience of HIV care-givers with non-HIV care-givers. Compared to non-HIV care-givers, HIV care-givers were more likely to worry about routine childcare (44% vs. 31%) and sick childcare (64% vs. 49%). Amongst those working far from home, more HIV care-givers were concerned that their children were not receiving adequate academic support (39% vs. 20%) and emotional support (57% vs. 33%). Parents who were HIV care-givers were less able to spend time with their own children. Children of HIV care-givers were more likely to have physical, mental and academic problems. While HIV care-givers were more likely to take leave from work for care-giving (53% vs. 39%), and for longer periods of time (13 vs. 7.6 days), this leave is more likely to be unpaid. Strategies to support those directly and indirectly affected by HIV and to avoid economic responsibility are discussed.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études 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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0030,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,241 · 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