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Enregistrement W2338500740 · doi:10.1515/hssr-2016-0003

Women’s Status among Households in Southern Ethiopia: Survey of Autonomy and Power

2016· article· en· W2338500740 sur OpenAlexaffabout
Nigatu Regassa, Gete Tsegaye

Notice bibliographique

RevueHuman and Social Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Regina
Organismes subventionnairesHawassa University
Mots-clésAutonomySocioeconomicsIndex (typography)Administration (probate law)Quarter (Canadian coin)GeographyDemographyEconomic growthDemographic economicsPolitical scienceSociologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examined two key dimensions of women’s status (autonomy and intimate partners violence) in Southern Nations, Nationalities and Peoples Region (SNNPR) of Ethiopia based on regional data collected from five randomly selected zones and one city administration; namely, Sidama, Hadya, Gamo Gofa, South Omo, Bench Maji and Hawassa City Administration. The analysis revealed that while joint decision is fairly high, women’s independent decision making on key household domains is generally low. Significant proportions of women in the region are exposed to violence by their partners ranging from insult to heavy physical injury. The fact that nearly half of the women experienced insult and close to a quarter of them faced beating is indicative of the low status of women in society. The regression analysis indicated that seven variables determine the occurrence of violent acts against women in the study area, namely household size, education, access to radio, value of children index, wealth index and level of women autonomy. On the other hand, decision making autonomy is affected by wealth status, household size, access to radio and sex preference index. Finally, the study highlighted the importance of addressing the limited technical and operational capacities to implement gender policy and legal frameworks effectively and efficiently.

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)0,001
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 enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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