Female Genital Mutilation in Nigeria: A Persisting Challenge for Women’s Rights
Notice bibliographique
Résumé
Although considered a violation of human rights, female genital mutilation (FGM) is a commonly accepted practice in Nigeria in the ritual and sociocultural context of the population. In recent years, there have been strong policy actions by Nigerian legislature to curb this practice. Despite that, FGM continues to be a widespread phenomenon. In this study, we aimed to report on the prevalence of FGM, women’s attitude towards this practice, and its association with selected sociodemographic factors. Methods: Nigeria Demographic and Health Surveys conducted in 2003, 2008 and 2013 provided the data for this study. The participants were married women aged between 15 and 49 years. Owing to the clustered nature of the data, a complex survey plan was created to account for cluster effects and sampling weights. Data were analysed using bivariate and multivariate regression techniques. Results: Overall prevalence of FGM was 38.9% (95% CI = 36.4–40.1), and that among their daughters was 17.4% (95% CI = 15.3–19.7). There has been a substantial increase in the prevalence of FGM in 2013 compared to its 2003 level. Respondents who had undergone circumcision were more likely to have their daughters circumcised. In all three surveys, almost all of the circumcisions were performed by traditional practitioners. In the regression analysis, respondent’s age, area and region of residency, religious affiliation, educational status, and household wealth appeared to be significant predictors of FGM. Conclusion: In Nigeria, FGM remains a widely prevalent phenomenon with an increasing number of women experiencing this practice. Important regional and socioeconomic disparities were observed in the prevalence which merit urgent policy attention.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».