Nobody left behind? Equity and the drivers of stunting reduction in Vietnamese ethnic minority populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vietnam has successfully reduced population stunting, but ethnic minority groups are being systematically left behind, limiting progress on national reductions. This mixed methods study aims to understand how policy drivers of stunting reduction differ between ethnic majority and minority communities. We used decomposition analysis to explain key determinants of stunting change between 2000 and 2010; and framework analysis to qualitatively assess changes in policy, actors and narratives that have underpinned these over decades. Our analysis shows that stunting reductions are associated with increased household wealth (accounting for 61% of change), improved access to specific health services (16%), and changes in level of maternal education (12%). Despite multiple actors involved in change and a large set of policies designed to address inequities, many among Vietnam’s defined ethnic minority groups are not finding themselves able to effectively engage with central government plans for their communities, and central policies often do not consider their preferences or limitations. This in turn impacts the nutrition of minority groups through the determinants above. Vietnam has achieved the easier portion of stunting reduction through national economic growth and sustained commitment to socially-oriented policy. In order to tackle the remaining pockets of high malnutrition, more attention, thought and funding will need to focus on marginalised ethnic minority communities. The current national development discourse aims to incorporate minorities into mainstream majority systems. This paper argues that policy should rather take into account their particular needs and preferences to address and overcome the identified determinants of malnutrition.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».