Sexual Violence as a Predictor of Unwanted Pregnancy: Evidence from the 2013 Nigeria Demographic and Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
Gender-based domestic violence (GBDV) continues to pose a serious threat to woman folk and the society at large. All efforts to reduce the menace have not yielded an impressive result and thus, the prevalence rate is still unacceptably high. Employing analytic nationally representative weighted sample size, 15,941women aged 15-49 years who were currently pregnant or ever had at least one pregnancy experience were interviewed for domestic violence through quantitative instrument (questionnaire). The data were analysed with a chi-squared test and binary logistic regression using STATA 13. Overall, one quarter (24.7%) of the total respondents who ever experienced domestic violence from their spouses or intimate sexual partners reported having experienced unwanted/unintended pregnancy. It was evident in the study that GBDV is significantly related to unwanted pregnancy even after controlling for all other tested independent variables like age, educational attainment, wealth index, religion, place of residence and other fertility related variables such as number of children ever born, contraceptive use and pregnancy termination experience. Spousal abuse in any form is a crucial predictor of unwanted pregnancy in Nigeria. Therefore, addressing gender-based domestic violence is critical to reducing the menace of unwanted pregnancy and taming unnecessary population growth in Nigeria.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».