Analysis of Indigents Selection by the Community: A Construction Inequality
Notice bibliographique
Résumé
Burkina Faso conducted a community selection of the indigent in eight health districts. The selection targeted 15% to 20% indigent per district. This study analyzed the data of this selection from the databases of the Ministry of Health. Descriptive analysis and time series modeling were performed. Indigents were predominantly female, heads of household were mostly elderly, and the average age of household members ranged from 21.9 to 29.8 years. The households were small. Indigents were mostly uneducated and employed. They all belonged to a given religious denomination, Muslims were the most numerous. The majority of the indigents were married and almost a quarter of them were widows. About 2% to 17% of indigents were selected depending on the district. Forecasts showed both an increase and a decrease in the use of health care by indigents. The study recommends considering the poverty level specific to each district when selecting, strengthening education policies targeting the indigent, improving the socio-health conditions of the indigent including specific actions considering age, sex and marital status, and the formulation of an employment policy targeting the indigent. Analyzes of the relationship between poverty and religion may allow the exploitation of religious capital for the benefit of the indigent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».