<i>Needles Don't Agree with Me, Pills Don't Agree with Me</i>: Experiences of Contraceptive Use among Pakhtun Women in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The sixth most populous country, Pakistan's modern contraceptive use rate is just 25%. Of the multiple reasons for avoiding contraceptives, women cite side effects as a significant deterrent to contraceptive uptake. Efforts to understand these side effects are limited by overreliance on the biomedical framework, which typically dismisses some of women's negative experiences and explanatory models as misperceptions. Drawing on 13 months of ethnographic data from a village in Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan, our study sought to provide an emic description of contraceptive side effects. Respondents' described what we call "spiritual" and "somatic" side effects. While the latter included experiences such as irregular bleeding and leg pain, spiritual side effects had more severe implications ranging from job loss, birth defects, to child death. In a context of a firm belief that family planning was a sin, contraceptives were believed to negatively impact spiritual well-being and invite God's wrath. Our data suggest these perceptions and experiences played a crucial role in contraceptive decision-making. The spiritual and somatic experiences of contraceptive use described by respondents also demonstrate the importance of broadening dominant biomedical approaches to holistically understand contraceptive side effects and usage.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».