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Enregistrement W2586736558 · doi:10.1186/s12889-017-4100-7

Participatory science and innovation for improved sanitation and hygiene: process and outcome evaluation of project SHINE, a school-based intervention in Rural Tanzania

2017· article· en· W2586736558 sur OpenAlexafffund
Erin Hetherington, Matthijs S. Eggers, Joyce Wamoyi, Jennifer Hatfield, Mange Manyama, Susan Kutz, Sheri Bastien

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaGovernment of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésSanitationHygieneMedicineFocus groupImproved sanitationOpen defecationEnvironmental healthSocial marketingPublic healthTanzaniaToiletQualitative researchHealth educationSocioeconomicsNursingSociologyBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diarrheal disease is a major cause of mortality and morbidity in low and middle income countries with children being disproportionately affected. Project SHINE (Sanitation & Hygiene INnovation in Education) is a grassroots participatory science education and social entrepreneurship model to engage youth and the wider community in the development of sustainable strategies to improve sanitation and hygiene. METHODS: Based in rural and remote Tanzania, this pilot study engaged pastoralist high-school students and communities in the development and evaluation of culturally and contextually relevant strategies to improve sanitation and hygiene. Using a train-the-trainer approach, key activities included teacher workshops, school-based lessons, extra-curricular activities, community events and a One Health sanitation science fair which showcased projects related to water, sanitation and hygiene in relation to human and animal health. The process and outcome of the study were evaluated through qualitative interviews and focus group discussions with diverse project participants, as well as pre- and post- questionnaires completed by students on knowledge, attitudes and practices concerning sanitation and hygiene. RESULTS: The questionnaire results at baseline and follow-up showed statistically significant improvements on key measures including a decrease in unhygienic behaviors, an increase in the perceived importance of handwashing and intention to use the toilet, and increased communication in the social network about the importance of clean water and improved sanitation and hygiene practices, however there were no significant changes in sanitation related knowledge. Qualitative data highlighted strong leadership emerging from youth and enthusiasm from teachers and students concerning the overall approach in the project, including the use of participatory methods. There was a high degree of community engagement with hundreds of community members participating in school-based events. Sanitation science fair projects addressed a range of pastoralist questions and concerns regarding the relationship between water, sanitation and hygiene. Several projects, such as making soap from local materials, demonstrate potential as a sustainable strategy to improve health and livelihoods in the long-term. CONCLUSIONS: The Project SHINE model shows promise as an innovative capacity building approach and as an engagement and empowerment strategy for youth and communities to develop locally sustainable strategies to improve sanitation and hygiene.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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