Estimating the Impact of School Education on Contraception Use among Adolescents Aged 15–19 in Burkina Faso and Nigeria: Evidence from a Heckman Two-Step Correction Model
Notice bibliographique
Résumé
Sexually Transmitted Infections (STIs) still raise serious concerns for adolescents’ sexual health in west-African developing countries. To this extent, promoting contraception use among sexually active adolescents is a major key to addressing this problem. Yet, the rate of contraception use by adolescents remains surprisingly low in these countries. Using the Demographic Health Survey of Burkina Faso (2014) and Nigeria (2013), this paper examines the influence of school education on contraception use among sexually active male and female adolescents aged 15-19 in Burkina Faso and Nigeria. The standard estimates using Probit regressions suggest that achieving a primary school education increases the probability of a sexually active adolescent to use contraception by 8.26 percentage points (Burkina Faso) and 17.2 percentage points (Nigeria). This effect increases to 20.3 percentage points (Burkina Faso) and 34.7 percentage points (Nigeria) for adolescents with a secondary or higher school education. However, these baseline estimates are biased because adolescents’ decision to engage into sexual activity is not random. In light of this, a Heckman Correction Model (HCM) has been applied to account for this selection bias. The results show that the Probit regressions underestimate the effect of education on adolescents’ likelihood to use contraception in Burkina Faso and overestimate this effect in Nigeria. In fact, compared to adolescents with no school education, HCM estimates show that adolescents with primary and secondary (or higher) school education have respectively 10.2 and 24.4 percentage points more in the use of contraception in Burkina Faso and 15.1 and 34 percentage points in Nigeria. Together, these results suggest that the exposure to school education increases contraception use among the adolescents in both Burkina Faso and Nigeria.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».