Determinants of Primary School Non-Enrollment and Absenteeism: Results from a Retrospective, Convergent Mixed Methods, Cohort Study in Rural Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Education is a key element in the socioeconomic development required to improve quality of life in Kenya. Despite the introduction of free primary education, primary school enrollment and attendance levels remain low. Drawing on qualitative and quantitative data, this study explores the determinants of non-enrollment and absenteeism in rural western Kenya and potential mitigation strategies to address these issues. METHODS: The study was conducted in Bwaliro village in rural western Kenya. A random sample of 64 students was obtained by blocking the village primary school's student population according to grade level, gender, and orphan status. Qualitative and quantitative data were collected through interviews with parents, guardians, and key informants, and focus group discussions with students. Quantitative data were compared using chi-square tests, Student's T-test, and Poisson regressions. Qualitative data were analyzed using thematic content analysis. RESULTS: Malaria, menstruation, and lack of money were among the most notable determinants of primary school dropout and absenteeism, and these factors disproportionately impacted orphans and female students. Potential mitigation strategies suggested by the community included provision of malaria treatment or prevention, reduction in education costs, expansion of the established school-feeding program, and provision of sanitary pads. CONCLUSION: Despite free primary education, numerous factors continue to prevent children in rural western Kenya from attending primary school. The findings suggest that interventions should primarily target orphaned and female students. Prior to implementation, suggested mitigation strategies should be assessed for cost-effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».