An overview of female genital mutilation in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria, due to its large population, has the highest absolute number of female genital mutilation (FGM) worldwide, accounting for about one-quarter of the estimated 115-130 million circumcised women in the world. The objective of this review is to ascertain the current status of FGM in Nigeria. Pertinent literature on FGM retrieved from internet services [Google search on FGM in Nigeria, www.online Nigeria, PubMed of the national library of medicine www.medconsumer. Info/tropics/fgm.htm, Biomedcentral and African Journal Online (AJOL) (FGM)] and textbooks, journals, and selected references for proper understanding of the topic was included in this review. The national prevalence rate of FGM is 41% among adult women. Evidence abound that the prevalence of FGM is declining. The ongoing drive to eradicate FGM is tackled by World Health Organization, United Nations International Children Emergency Fund, Federation of International Obstetrics and Gynecology (FIGO), African Union, The economic commission for Africa, and many women organizations. However, there is no federal law banning FGM in Nigeria. There is need to eradicate FGM in Nigeria. Education of the general public at all levels with emphasis on the dangers and undesirability of FGM is paramount.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».