Son Preference and Child Under nutrition in the Arab Countries: Is There a Gender Bias against Girls?
Notice bibliographique
Résumé
Although son preference has been demonstrated in the MENA region with different manifestations and at several phases of human development, the literature remains sparse as far as studies examining the early childhood phase are concerned. The current study aims to explore the presence of a gender bias in child nutrition status and its association with maternal son preference in three Arab countries; namely, Egypt, Jordan, and Yemen. Child nutritional status is measured using the Height-for-Age z-score (HAZ). To examine the presence of gender bias across the entire nutritional distribution, we utilized a quantile regression framework. We use data from the most recent rounds of the Demographic and Health Survey on a nationally representative sample of children aged 0–4 years. Descriptive statistics show that 21.5% of the mothers demonstrate son preference in Yemen compared to 19.10% in Jordan and 13.26% in Egypt. Results of the baseline OLS model demonstrate a robust pro-girl nutrition bias in the three countries. However, results of the quantile regression model show that this pro-girl nutrition bias is only prevalent at the lower segment of the conditional HAZ distribution for Jordan and Yemen and is prevalent across the whole conditional HAZ distribution for Egypt. We also find no statistically significant association between maternal son preference and gender bias in child nutrition in the three countries. Although son preference is manifested in several phases of human development in the MENA region, the current study finds no nutritional bias against girls in the examined countries at early childhood.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».