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Enregistrement W2505519673 · doi:10.14302/issn.2381-862x.jwrh-16-1060

Understanding The Low Women Autonomy In Sidama Zone, Southern Ethiopia

2016· article· en· W2505519673 sur OpenAlexaff
Eyasu Regassa, Nigatu Regassa

Notice bibliographique

RevueJournal of Woman s Reproductive Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican history and culture analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyPopulationSocioeconomicsFocus groupSimple random sampleDeveloping countryGeographyBusinessEconomic growthDemographic economicsSociologyEconomicsDemographyPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The low level of women autonomy and the key pre disposing factors affecting household decision makings among many population groups in Ethiopia is not well understood among scholars, and is less investigated. This study examined the status and the micro level factors associated with women autonomy in Sidama, the most populous zone in Southern Ethiopia. A simple random sampling technique (using the available complete listing of households) was used to select the 231 sample households from one of the districts of the zone. Sidama zone was selected due to its historically strong customs of patriarchal family system. Quantitative and qualitative data were obtained using structured questionnaire and focus group discussions. Household, women and husband characteristics were used as explanatory variables while women autonomy index, developed from a set of questions, served as the dependent variable. The study revealed that women's decision makings on core household and personal issues were very low in the study population. The predicted probability, using Ordinary Least Square Regression shows that women's education, alcohol intake by husbands, household size and land size were the main determinants of autonomy in decision makings in the study area. The study recommended that concerned bodies should capitalize on educating women and girls through both formal and informal learning platforms, promote income generation activities through entrepreneurship, increased access to property and economic assets, training, microfinance and markets.

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)0,005
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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