Income Status and Education as Predictors of HIV Transmission in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The global Human Immunodeficiency Virus (HIV) epidemic targets various populations around the world, and South Africa is one of a number of countries where prevalence rates of the virus continue to increase despite the introduction of a viable treatment option. Previously investigated implications of HIV in South Africa are primarily related to its effects on the health-care sector of the country. However, complex socioeconomic processes are relevant to the discussion of HIV-related risk factors and consequences affecting individuals and households within South Africa. A large body of literature covers many socioeconomic perspectives on HIV, including the effect of socioeconomic status on HIV infection. While the roles of income status and education as risk factors for HIV infection have been explored extensively in a South African context, the connection between this and consequent adverse impacts on these factors as a result of HIV infection has not been clearly identified. This paper aims to address the gap in the literature regarding how specific socioeconomic factors act as risk factors for HIV contraction, but also how the same factors are affected as an associated outcome in those infected with HIV. Specifically, this paper argues that income status and education act as risk factors for HIV through their effects on individual behaviour, while also being adversely impacted due to the occurrence of infection. These impacts on income status and education contribute to South Africa’s inability to stop perpetuating the cycle of HIV prevalence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».