The association of parental education with childhood undernutrition in low- and middle-income countries: comparing the role of paternal and maternal education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most existing research on the association of parental education with childhood undernutrition focuses on maternal education and often ignores paternal education. We systematically investigate differences in maternal and paternal education and their association with childhood undernutrition. Methods: One hundred and eighty Demographic and Health Surveys from 62 countries performed between 1990 and 2014 were analysed. We used linear-probability models to predict childhood undernutrition prevalences, measured as stunting, underweight and wasting, for all combinations of maternal and paternal attainment in school. Models were adjusted for demographic and socio-economic covariates for the child, mother and household, country-level fixed effects and clustering. Additional specifications adjust for local area characteristics instead of country fixed effects. Results: Both higher maternal and paternal education levels are associated with lower childhood undernutrition. In regressions adjusted for child age and sex as well as country-level fixed effects, the association is stronger for maternal education than for paternal education when their combined level of education is held constant. In the fully adjusted models, the observed differences in predicted undernutrition prevalences are strongly attenuated, suggesting a similar importance of maternal and paternal education. These findings are confirmed by the analysis of composite schooling indicators. Conclusions: We find that paternal education is similarly important for reducing childhood undernutrition as maternal education and should therefore receive increased attention in the literature.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».