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Enregistrement W2782189866 · doi:10.1136/bmjgh-2017-000509

Making sense of child, early and forced marriage among Syrian refugee girls: a mixed methods study in Lebanon

2018· article· en· W2782189866 sur OpenAlexafffund
Susan A. Bartels, Saja Michael, Sophie Roupetz, Garbern Stephanie, Lama Kilzar, Harveen Bergquist, Nour Bakhache, Colleen Davison, Annie Bunting

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensYork UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's UniversitySexual Violence Research InitiativeWorld Bank Group
Mots-clésRefugeeSyrian refugeesForced migrationPsychologyPolitical scienceDevelopmental psychologyMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Syrian conflict has resulted in over 2.3 million child refugees in the Middle East and the prevalence of early marriage has reportedly increased among displaced Syrian families. This study explores the underlying factors contributing to child marriage among Syrian refugees in Lebanon with the goal of informing community-based strategies to address the issue. METHODS: In July-August 2016, trained interviewers collected self-interpreted stories in Lebanon using Cognitive Edge's SenseMaker, a mixed-method data collection tool. Participants included married and unmarried Syrian girls, Syrian parents as well as married and unmarried men. Each participant shared a story about the experiences of Syrian girls and then interpreted the story by plotting their perspectives on a variety of questions. Patterns in the responses were analysed in SPSS and the accompanying qualitative narratives were reviewed to facilitate interpretation of the quantitative results. RESULTS: 1422 self-interpreted stories from 1346 unique participants were collected with 40% of shared stories focused on (n=332) or mentioning (n=245) child marriage. Quantitative data summarised the different perspectives of female and male participants. Syrian girls and mothers were more likely to share stories about protection/security and/or education and were more likely to report that girls were overprotected. Male participants were more likely to share stories about financial security as well as sexual exploitation of girls and more often reported that girls were not protected enough. Despite these gendered perspectives, many of the shared narratives highlighted similar themes of financial hardship, lack of educational opportunities and safety concerns around sexual and gender-based violence (SGBV). CONCLUSIONS: A complex myriad of factors contribute to early marriage including poverty, lack of educational opportunities and concerns about SGBV. Sexual exploitation under the guise of marriage is a reality for some Syrian girls. Gender-specific strategies to address child marriage might be more effective in reducing this harmful practice.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,445 · 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'étudeQualitatif
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

Citations134
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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