Measuring extended families over time in informal settlements in Nairobi, Kenya: Retention and data consistency in a two-round survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Researchers have increasingly turned to longitudinal data to understand how the family environment of children changes over time and how this change affects their well-being. While the value of such efforts is clear, the inherent challenges of collecting robust data over time may limit or bias our understanding of family complexity. OBJECTIVE: Drawing on data from an exploratory study on kinship structure and support for low income single mothers and their young children in Nairobi, Kenya, this paper aims to (1) assess the strengths and weaknesses of our approach in reflecting the complexities of kinship dynamics and (2) analyze how methodological issues such as selection and reporting inconsistency can influence our understanding of the role of kin in children's lives. METHODS: The analysis used data from two waves of the Kinship Support Tree (KST) project. The starting sample consisted of 462 single mothers with at least one child under the age of 7, with data collected on approximately 5,000 resident and nonresident kin. Descriptive statistics and conventional tests of significance were used to analyze selection factors and inconsistencies in reporting across waves. RESULTS: The study yielded a 91% retention rate after six months and the analysis provides some assurance that selectivity from attrition and reporting inconsistency are not entirely driven by shifts in support provision by kin. However, the selectivity of the sample underscores caution in generalizing the results. CONCLUSIONS: While the challenges of conducting follow-up surveys such as the KST are serious, these findings suggest that it is possible to collect consistent data on kinship structure and support from the perspective of children in a mobile population. Tracking kinship structure over time using the KST is not only feasible but more importantly is unlikely to lead to incomplete or biased understanding of kinship. CONTRIBUTION: After further testing with a wider range of women, we hope to disseminate our results for use in a wide range of contexts both in and out of Africa. We believe this data is vital to designing appropriate interventions to improve the well-being of children growing up in these communities.
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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 | 0,057 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».