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Enregistrement W2122908658 · doi:10.1016/j.healthplace.2015.03.001

Material deprivation and unemployment affect coercive sex among young people in the urban slums of Blantyre, Malawi: A multi-level approach

2015· article· en· W2122908658 sur OpenAlexfundno aff
Mphatso Kamndaya, Lawrence N. Kazembe, Jo Vearey, Caroline W. Kabiru, Liz Thomas

Notice bibliographique

RevueHealth & Place · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAfrican Population and Health Research CenterDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentWellcome TrustStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteFord FoundationRockefeller FoundationWilliam and Flora Hewlett FoundationBill and Melinda Gates FoundationCarnegie Corporation of New YorkWellcomeJohn D. and Catherine T. MacArthur FoundationInternational Development Research CentreGoogle.org
Mots-clésUnemploymentOddsAffect (linguistics)DemographyOdds ratioConfidence intervalLogistic regressionPsychologyMedicineSociologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore relations among material deprivation (measured by insufficient housing, food insecurity and poor healthcare access), socio-economic status (employment, income and education) and coercive sex. A binary logistic multi-level model is used in the estimation of data from a survey of 1071 young people aged 18-23 years, undertaken between June and July 2013, in the urban slums of Blantyre, Malawi. For young men, unemployment was associated with coercive sex (odds ratio [OR]=1.77, 95% confidence interval [CI]: 1.09-3.21) while material deprivation (OR=1.34, 95% CI: 0.75-2.39) was not. Young women in materially deprived households were more likely to report coercive sex (OR=1.37, 95% CI: 1.07-2.22) than in non-materially deprived households. Analysis of local indicators of deprivation is critical to inform the development of effective strategies to reduce coercive sex in urban slums in Malawi.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,268 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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