Do restrictive gender attitudes and norms influence physical and mental health during very young Adolescence? Evidence from Bangladesh and Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Adolescence is seen as a window of opportunity for intervention but also as a time during which restrictive gender attitudes and norms become more salient. This increasingly gendered world has the potential to profoundly influence adolescents' capabilities, including their physical and mental health. Using quantitative data on 6,500 young adolescents (10-12) from the Gender and Adolescence: Global Evidence (GAGE) program, this paper analyses the association between restrictive gender attitudes (RGAs) at the individual level and restrictive gender norms (RGNs) at the community level and physical and mental health in Bangladesh and Ethiopia. We find significant associations between RGAs and RGNs and height-for-age z-scores, body mass index z-scores, self-reported health, adolescent hunger, psychological well-being, and self-esteem. We find no relationship between RGAs or RGNs and illness. We also find heterogeneity across country and urbanicity. We find surprisingly limited variation by gender, and the differences we do see point to important vulnerabilities for both boys and girls. Our results point to the powerful role that distal factors such as culture and beliefs, as manifested through RGAs and RGNs, can play in shaping health outcomes for both boys and girls and suggest important next steps for future research and policy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».