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Enregistrement W3121491138

Encountering the Evidence: Child Mortality and Per Capita Income in Africa

2011· article· en· W3121491138 sur OpenAlexaff
Nathanael Ojöng

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensTyndale University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChild mortalityMortality rateInfant mortalityMillennium Development GoalsDemographyPer capita incomePer capitaDeveloping countryPopulationDevelopment economicsEconomic growthEconomicsSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(ProQuest: ... denotes formulae omitted.)INTRODUCTIONChild mortality is not a new phenomenon. It has been a major concern especially among policy makers and experts at national and international levels. It is therefore not surprising that it is one of the Millennium Development Goals. The Millennium Development Goal 4 aims at reducing by two thirds, between 1990 and 2015, the under-five mortality rate. The highest rates of child mortality continue to be found in sub-Saharan Africa.In 2008, one in seven children died in this region before their fifth birthday; the highest levels were in Western and Central Africa, where one in six children died before age five (169 deaths per 1,000 live births). All 34 countries with under-five mortality rates exceeding 100 per 1,000 live births in 2008 are in sub-Saharan Africa, except Afghanistan [12].Thus the interest in child mortality in Africa is fully justifiable especially when one takes into account the economic and social implications of this high under-five mortality rate. The current trend is in sharp contrast with the great optimism expressed in the 1980s about child survival in high mortality developing countries [13]. This tragic situation has led to an avalanche of literature on the determinants of child mortality in Africa with authors having divergent views as concerns the way forward [14].The aim of this paper is to go beyond the determinants of child mortality to examine the correlation between under-five mortality and per capita income in Africa. Ssewanyana and Younger investigated the lack of correlation between income and infant mortality in Uganda [15]Their investigation was prompted by the fact that infant mortality had not improved in spite of the rapid economic growth in Uganda. The authors also sort to find out whether the same lack of a correlation in the national data also applies to individual level data. That is to say are infants in richer households no less likely to die than those in poorer households in Uganda? This paper investigates whether other African countries follow the trend in Uganda where economic growth does not lead to a corresponding decrease in under-five mortality.The rest of this paper is organized as follows. Section 2 provides the conceptual framework and literature review on child mortality and per capita income. Section 3 outlines our research methodology and setting. Section 4 focuses on the analysis and discussion of the results.CONCEPTUAL FRAMEWORK AND LITERATURELike other studies on child mortality, we make use of the Mosley-Chen framework. Henry Mosley and Lincoln Chen argued in their widely cited 1984 article that research efforts to identify the most cost-effective uses for health sector resources were hindered by the lack of clear conceptual models for the study of child health [16]. They noted that while both the social and medical sciences have made significant contributions to the understanding of child mortality in developing countries, the differing methodologies have compartmentalized such knowledge and therefore obstructed the development of potentially more useful approaches to understanding child survival [17]. It is within this background that they came up with an analytical framework incorporating both medical and social science methodologies into a more coherent framework of child survival.The Mosley-Chen framework distinguishes between proximate and socioeconomic determinants of child mortality. Proximate determinants directly affect child mortality risk, such as maternal factors (age, birth interval), nutrition, injuries, environmental contamination (water, sanitation, and hygienic factors), as well as personal illness control. On the other hand, socioeconomic variables have to operate through the proximate determinants and hence indirectly affect child mortality risk [18]. Socioeconomic determinants are categorised into individual, household, and community levels [19]. …

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0060,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,005

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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