Does Digital Literacy Empower Adolescent Girls in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The vast majority (90%) of the world's adolescents aged 10–19 live in low- and middle-income countries (LMICs); and in those resource-limited settings, girls face distinct challenges across multiple health, social, and economic domains. Gender equality and girls' empowerment are key goals in their own right and are central to all other development goals. Digital literacy is a great enabler for the empowerment of young girls. This systematic review aims to assess the range and nature of digital literacy interventions implemented to empower adolescent girls in LMICs and identify evidence about adolescent girls' access and use of digital technologies in LMICs. Methods: We conducted a systematic review of studies following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis (PRISMA) standards for systematic reviews. Two reviewers selected studies, conducted quality assessments, and extracted data by using standard forms. The collected data include the design of the study, type of digital literacy intervention, target audience, intervention received, intervention reach, data analysis, and study outcomes. The review is registered with PROSPERO (CRD42020216756). Results: Thirty-five studies met the eligibility for inclusion and of those, 11 were experimental studies (randomized controlled trial = 6; quasi-experimental = 2; before-after with no control = 3), 11 were cross-sectional/descriptive studies, seven studies used a mixed-method approach, and six were qualitative studies on digital literacy interventions to empower young girls in LMICs. The majority of digital literacy interventions were designed and implemented to improve sexual and reproductive health rights and decision-making of adolescent girls in LMICs ( n = 33). Only three papers reported the use of digital media for health-related information and decision making, while only one reported on educational and social empowerment. Discussion: Our findings suggest that digital literacy interventions such as mobile phones, mobile health tools, media exposure, access to the internet, internet-based educational strategies, social media exposure are effective to empower adolescent girls to access health services and information and also enhance the access to educational resources. However, we found inconclusive evidence on the effectiveness of digital literacy to enhance girls' access to financial services and economic empowerment. More rigorous studies with long-term follow-ups to assess the effectiveness of such interventions to empower adolescent girls in LMICs are urgently needed.
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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 | 0,013 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».