Eating practices during pregnancy: perceptions of select Maasai women in Northern Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, pregnant women are challenged to meet sufficient and necessary dietary intake in order to improve maternal and neonatal outcomes. These challenges are amplified in traditional communities, such as the Maasai, where the historical and cultural practices may further curtail, or impact on this dyad's potential success. The research is intended to enhance understanding of Maasai women's pregnancy and nutrition traditions as well as their beliefs. METHOD: Interviews with 12 pregnant Maasai women, all originally from the (Ngorongoro Conservation Area Authority NCAA) area and have spent most or all of their adult lives in the NCAA, sought to answer two research questions: how do these women describe their current dietary pattern and what do they believe is the role of nutrition during pregnancy. RESULTS: Interpretive description methodology was used to reveal five themes: (1) Eating less food makes baby come easier, (2) Not producing food means more dependence, (3) Working hard harms my baby, (4) Knowing what is needed for a good pregnancy and (5) Preferring our traditional ways for pregnancy and birth. CONCLUSIONS: There is an imperative to address nutrition throughout the perinatal period within the Maasai population and the women recognize how important nutrition is for them and their babies. Opportunities to incorporate cultural values and practices must be embedded in programmes/services to achieve success and sustainability. It is important for future prenatal programming with the Maasai in northern Tanzania and other vulnerable groups of pregnant women to build on the women's knowledge of what leads to good pregnancy outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».