Can social network analysis help to include marginalised young women in structural support programmes in Botswana? A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Botswana, one fifth of the adult population is infected with HIV, with young women most at risk. Structural factors such as poverty, poor education, strong gender inequalities and gender violence render many young women unable to act on choices to protect themselves from HIV. A national trial is testing an intervention to assist young women to access government programs for returning to education, and improving livelihoods. Accessing marginalised young women (aged 16-29 and not in education, employment or training) through door-to-door recruitment has proved inefficient. We investigated social networks of young women to see if an approach based on an understanding of these networks could help with recruitment. METHODS: This mixed methods study used social network analysis to identify key young women in four communities (using in-degree centrality), and to describe the types of people that marginalised young women (n = 307) turn to for support (using descriptive statistics and then generalized linear mixed models to examine the support networks of sub-groups of participants). In discussion groups (n = 46 participants), the same young women helped explain results from the network analysis. We also tracked the recruitment method for each participant (door to door, peers, or key community informants). RESULTS: Although we were not able to identify characteristics of the most central young women in networks, we found that marginalised young women went most often to other women, usually in the same community, and with children, especially if they had children themselves. Rural women were better connected with each other than women in urban areas, though there were isolated young women in all communities. Peer recruitment contributed most in rural areas; door-to-door recruitment contributed most in urban areas. CONCLUSIONS: Since marginalised young women seek support from others like themselves, outreach programs could use networks of women to identify and engage those who most need help from government structural support programs. Methods that rely on social networks alone may be insufficient, and so a combination of approaches, including, for instance, peers, door-to-door recruitment, and key community informants, should be explored as a strategy for reaching marginalised young women for supportive interventions.
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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 | 0,040 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».