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Enregistrement W2901508053 · doi:10.1080/17441692.2018.1542016

Changes in support for the continuation of female genital mutilation/cutting and religious views on the practice in 19 countries

2018· article· en· W2901508053 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFemale Genital Mutilation/Cutting Issues
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesConrad N. Hilton Foundation
Mots-clésTanzaniaSierra leonePsychological interventionLegislationMedicineFemale circumcisionDeveloping countryReproductive healthSocioeconomicsPopulationEnvironmental healthEconomic growthPolitical scienceSociologyNursingLawGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Campaigns to end female genital mutilation/cutting (FGM/C) have been ongoing for decades. Many countries have adopted legislation that criminalises the practice and programmatic interventions aim to reduce support for it by presenting it as a violation of human rights and by highlighting associated health risks. We used Demographic and Health Survey data from 19 countries to measure national-level trends in the prevalence of FGM/C, reported support for the continuation of the practice, and the belief that it is a religious requirement among men and women. Levels and patterns in each of these outcomes vary markedly between countries. More than half of men and women born in recent years in Guinea and Mali support the continuation of the practice and believe that it is a religious requirement. Support for the continuation of FGM/C has fallen in Benin, Burkina Faso, Chad, Egypt, Ethiopia, Kenya, Senegal, and Tanzania, but has risen in Guinea, Niger, Nigeria, and Sierra Leone. The belief that FGM/C is a religious requirement is common, particularly in countries with high prevalence of cutting. Changes in support for cutting mirror those in the belief that it is a religious requirement.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,316 · 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