Associations between Socioeconomic Factors and Social Capital amongst Child Caregivers in Eastern Uganda
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of the study was to assess the socioeconomic and demographic determinants of social capital amongst child caregivers in the Iganga and Mayuge Health and Demographic Surveillance Site Eastern Uganda. Logistic regression models were used to analyze associations between 4 social capital dimensions and three socio-demographic parameters among child caregivers in (n=2, 582). The study findings highlights gender-associated differences of perceived social capital implies need for a different approach between men and women when designing interventions that modulate or work through social capital. Female caregivers, living in high quintile households were less likely to perceive high social capital ¨C trust OR 0.67; 95% CI 0.46-0.97; instrumental support OR 0.74; 95% CI 0.58-0.94; informational support (OR 0.57; 95% CI 0.43-0.75). Male caregivers, living in a high quintile household were less likely to perceive high levels of reciprocity (OR 0.64; 95% CI 0.44-0.92). Male caregivers older than 30 years old were more likely to perceive high levels of informational support (OR 1.94; 95% CI 1.01-3.72) and those with more than primary five school level also perceived high levels of informational support (OR 1.94; 95% CI 1.18-3.19) compared to those with less education.
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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) | 0,000 | 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 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 ».