Maternal deaths in Pakistan: intersection of gender, caste, and social exclusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A key aim of countries with high maternal mortality rates is to increase availability of competent maternal health care during pregnancy and childbirth. Yet, despite significant investment, countries with the highest burdens have not reduced their rates to the expected levels. We argue, taking Pakistan as a case study, that improving physical availability of services is necessary but not sufficient for reducing maternal mortality because gender inequities interact with caste and poverty to socially exclude certain groups of women from health services that are otherwise physically available. METHODS: Using a critical ethnographic approach, two case studies of women who died during childbirth were pieced together from information gathered during the first six months of fieldwork in a village in Northern Punjab, Pakistan. FINDINGS: Shida did not receive the necessary medical care because her heavily indebted family could not afford it. Zainab, a victim of domestic violence, did not receive any medical care because her martial family could not afford it, nor did they think she deserved it. Both women belonged to lower caste households, which are materially poor households and socially constructed as inferior. CONCLUSIONS: The stories of Shida and Zainab illustrate how a rigidly structured caste hierarchy, the gendered devaluing of females, and the reinforced lack of control that many impoverished women experience conspire to keep women from lifesaving health services that are physically available and should be at their disposal.
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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 ».