Social and Economic Characteristics of Street Youth by Gender and Level of Street Involvement in Eldoret, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Street-connected youth are a neglected and vulnerable population, particularly in resource-constrained settings. The development of interventions and supports for this population requires insight into how they live. This study describes the social and economic characteristics of a convenience sample of street youth (SY) in Eldoret, Kenya. METHODS: Participants were eligible if they were aged 12-21, living in Eldoret, spending days only (part-time), or nights and days on the street (full-time) and able and willing to consent or assent. Data were collected using a standardized interview conducted in English or Kiswahili. Binary dependent variables were having been arrested and/or jailed, and first priority for spending money (food vs. other). Nominal categorical dependent variables included major source of support, and major reason for being street-involved. Multivariable analysis used logistic regression models to examine the association of gender and level of street-involvement with social and economic factors of interest adjusting for age and length of time on the street. Data were analyzed using SAS 9.3. RESULTS: Of the 200 SY enrolled, 41% were female, mean age of 16.3 years; 71% were on the street full-time, and 29% part-time. Compared with part-time SY, full-time SY were more likely to have been arrested (Adjusted Odds Ratio [AOR]: 2.33, 95% Confidence Interval [95%CI]:1.01-5.35), name food as their first spending priority (AOR: 2.57, 95%CI:1.03-6.45), have left home due to violence (AOR: 5.54, 95%CI: 1.67-18.34), and more likely to report friends on the street as a major source of support (AOR: 3.59, 95% CI: 1.01-12.82). Compared with females, males were more likely to have ever been arrested (AOR: 2.66, 95%CI:1.14-6.18), and to have ever been jailed (AOR: 3.22, 95%CI:1.47-7.02). CONCLUSIONS: These results suggest a high degree of heterogeneity and vulnerability among SY in this setting. There is an urgent need for interventions taking into consideration these characteristics.
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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) | 0,001 | 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 ».