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Enregistrement W2768965162 · doi:10.2989/16085906.2017.1362016

Mixed results: the protective role of schooling in the HIV epidemic in Swaziland

2017· article· en· W2768965162 sur OpenAlexaff
Alan Whiteside, Andriana Vinnitchok, Tengetile Dlamini, Khanya Mabuza

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of AIDS Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityBalsillie School of International Affairs
Organismes subventionnairesDepartment for International Development
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)VirologyEnvironmental healthEconomic growthDeveloping countryMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swaziland has the highest HIV prevalence in the world. It is recognised that young women, especially adolescents, are particularly vulnerable to HIV infection and bear a disproportionate burden of HIV incidence. The HIV data from Swaziland show the location of the epidemic, which is particularly high among adolescent girls and young women. This paper is based on research in Swaziland, commissioned because of the perception that large numbers of children were dropping out of the school. It was assumed that these "dropouts" had increased risk of HIV exposure. This study carried out a detailed analysis using the Annual Education Census Reports from 2012 to 2014 produced by the Ministry of Education. In addition, this topic was explored, during fieldwork with key informants in the country. While HIV prevalence rises rapidly among young women in Swaziland, as is the case across most of Southern Africa, the data showed there were few dropouts. This was the case at all levels of education - primary, junior secondary and senior secondary. The major reason for dropping out of primary school was family reasons; and in junior and senior secondary, pregnancy was the leading cause. Swaziland is doing well in terms of getting its children into school, and, for the most part, keeping them there. This paper identifies the students who face increased vulnerability: the limited number of dropouts; repeaters who consequently were "out-of-age for grade"; and orphans and vulnerable children (OVC). The learners who were classified as repeaters and OVC greatly outnumbered the dropouts. We argue, on the basis of these data, for re-focussed attention and the need to develop a method for tracking children as they move across the vulnerable groups. We acknowledge schooling is protective in reducing children's vulnerability to HIV, and Swaziland is on the right track in education, although there are challenges.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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