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Enregistrement W2943159204 · doi:10.3968/10890

The Impact of Disaster on the Reproductive Health of Women and Girls in Nigeria

2019· article· en· W2943159204 sur OpenAlexvenueno aff
Veronica Akwenabuaye Undelikwo, Michael Ibanbeteliehe Ihwo

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive healthSanitationNeglectEnvironmental healthSexual violenceNatural disasterSocioeconomicsEconomic growthCriminologyPolitical scienceMedicineBusinessPopulationPsychologyGeographySociologyPsychiatryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The last two decades has witnessed an increase frequency and severity of both natural and man-made disasters in Nigeria. Women and girls are more affected by the impact of disasters, which due to their prior poor economic and social status limit their survival skills. The response to disaster in affected communities in Nigeria put more premiums on issues like shelter, food, water and sanitation, human security with less attention on reproductive health and social issues. Disaster and displacement expose women to sexual violence, exploitation, trafficking and abuse, leading to higher rates of unintended pregnancies, risky abortions, and sexually transmitted infections (STIs) as well as other latent issues. This paper assesses the impact of inaction and neglect of reproductive health and other social issues in disaster management. It is our conclusion that the emergency situation provides a possibility and opportunity to enhance knowledge and provide sexual and reproductive health services. Working with traditional authorities, local and national partners can facilitate the implementation of sexual and reproductive health services that also deal with related cultural norms and practices.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,382 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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