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Enregistrement W3094957200

Women’s Water Access Is Associated With Measures of Empowerment and Social Support: A Cross-sectional Study in Sub-Saharan Africa

2020· article· en· W3094957200 sur OpenAlexaffvenue
Hiliary Monteith, Davod Ahmadi, Kate Sinclair, Narges Ebadi, Hugo Melgar‐Quiñonez

Notice bibliographique

RevueJournal of rural and community development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentMillennium Development GoalsWomen's empowermentEconomic growthWater securityCapacity buildingSocial supportSocioeconomicsWater resourcesPolitical scienceGeographyDeveloping countryPsychologySociologyEcologyEconomicsSocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water access is an important global issue that impacts health and wellbeing and has been recognized by the United Nations as a significant area for improvement. Despite some global improvements from the Millennium Development Goals (MDGs) targets, regions with the most compromised water access are still experiencing significant deficits. Among those regions, Sub-Saharan African (SSA) Countries are the most affected. Socio-ecological factors intersect to further contribute to this compromise in water resources, and community structures and social supports need to be considered. Women’s empowerment and social support have been shown to have an impact on community health and wellbeing, but the association with water access is not well researched. This cross-sectional study considers these relationships and aims to identify water access for women living within SSA and assess its relationship with measures of women’s empowerment and social support. Using data from the Gallup World Poll, our study highlights an association between these factors, suggesting a role for community and female capacity-building to empower women and foster relationships within SSA communities to further work toward improvements in water resources. Keywords: Water access, water security, empowerment, social support, SubSaharan Africa, capacity building

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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