Demand for Child Healthcare in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria with an estimated $350 per capital annually still ranks near the bottom 158 out of 177 countries in the UN Human Capital Development Index in terms of per capita income, with more than half of the population living in poverty. Over the past decade U5MR is estimated to be 201 deaths/1000 lives births,the high rates of child mortality especially the 0-5 years shows the total breakdown of social and economic well-being of the country .This paper examined child health care demand in Nigeria using the Nested Multinomial Logit Model estimation technique.The study used parents' education as a proxy for child education,while the decision to make a choice of the health facilities was also assumed to be that of the House-Hold head. The study found out that female child has a higher probability of seeking health care facility ahead of their male counterpart. Also, the household head educational level was found to be a determinant of health care seeking behavior of the child. Empirical evidence also revealed that that the probability of seeking healthcare increases with household size and that demand for child health care in Nigeria is non linear in nature.Based on this, the paper recommends the need to show greater commitment to child health care and that government should reduce the problems militating against effective performance of the health sector such as, inefficiency, wasteful use of resources, low quality of service and poor enabling environment.
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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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».