Measuring a hidden population: A novel technique to estimate the population size of women with sexual violence-related pregnancies in South Kivu Province, Democratic Republic of Congo
Notice bibliographique
Résumé
Successive sampling (SS)-population size estimation (PSE) is a technique used to estimate the sizes of hidden populations using data collected in respondent-driven sampling (RDS) surveys. We assess past estimations and use new data from an RDS survey to calculate a new PSE. In 2012, 852 adult women in South Kivu Province, Democratic Republic of Congo, who self-identified as survivors of sexual violence, resulting in a pregnancy, since the start of the war (in 1996) were sampled using RDS. We used imputed visibility, enrollment order, and prior estimates for PSE using SS-PSE in RDS Analyst. Prior estimates varied between Congolese local experts and researchers. We calculated the PSE of women with a sexual violence-related pregnancy in South Kivu using researchers' priors to be approximately 17,400. SS-PSE is an effective method for estimating the population sizes of hidden populations, useful for providing evidence for services and resource allocation. SS-PSE is beneficial because population sizes can be calculated after conducting the survey and do not rely on separate studies or additional data (as in network scale-up, multiplier, and capture-recapture methods).
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».