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Enregistrement W2796007929 · doi:10.1186/s12978-018-0499-2

Mapping the lack of public initiative against female genital mutilation in Denmark

2018· article· en· W2796007929 sur OpenAlexfundno aff
Gro Møller Christoffersen, Peter Bruhn, Rosanna de Neergaard, Susanne Engel, Vibeke Naeser

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and Health
Mots-clésDanishAction planPublic healthCensusInclusion (mineral)PopulationReproductive medicineMedicineEnvironmental healthSocioeconomicsFamily medicineGeographyNursingPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Female genital mutilation (FGM) is a harmful practice prevalent in 35 countries, mainly in Africa, as well as in some Middle Eastern countries and a few Asian countries. FGM comprises all procedures that involve partial or complete resection of, or other injury to, external female genitalia for non-medical reasons. The practice of FGM has spread to Western countries due to migration. The European Institute for Gender Equality recommend that FGM be combatted by nationally coordinated efforts through implementation of national action plans, guidelines for professionals as well as comprehensive research in the field. FGM was outlawed in Denmark 2003, but no national actions plan has been implemented. Instead, the task of combatting FGM is currently under the responsibility of local governments in the form of the 98 municipalities. The aim of this study is to investigate the Danish municipalities' efforts to prevent FGM on the local level, and whether these initiatives are in accordance with international recommendations and standards. METHODS: All 98 Danish municipalities were invited to respond to a questionnaire regarding FGM in their respective municipalities. The inclusion process and questionnaire was designed after a pilot study, which included 29 municipalities. The questionnaire consisted of four overall areas of focus: "action plan", "registration", "information material" and "preventive initiatives". Demographic data were gathered from the 2017 census by Statistics Denmark. Risk countries were defined as countries with a tradition for FGM, identified from the 2016 UNICEF definition. RESULTS: A total of 67 municipalities participated in the study. At the time of census, 1.8% of the Danish population was immigrants with origins in risk countries. A total of 10.4% of the responding municipalities indicated to have implemented a specific action plan against FGM. A total of 7,5% had implemented specific preventive initiatives against FGM. Registration of reported FGM cases were indicated to be performed in 73.1% of the responding municipalities; however, only 17.9% stated to perform registration of FGM specifically as such, and not as general child abuse. CONCLUSIONS: Our study shows that the current situation of FGM registration and prevention being under local administrative responsibility in the 98 Danish municipalities has led to a severe lack of coordinated public initiative against FGM.

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)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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