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Enregistrement W4291633005 · doi:10.1177/10778012221097142

Adolescent Girls and Their Family Members’ Attitudes Around Gendered Power Inequity and Associations with Future Aspirations in Karnataka, India

2022· article· en· W4291633005 sur OpenAlexafffund
Kalysha Closson, Ravi Prakash, Prakash Javalkar, Tara Beattie, Raghavendra Thalinja, Martine Collumbien, Satyanarayana Ramanaik, Shajy Isac, Charlotte Watts, Stephen Moses, Mitzy Gafos, Lori Heise, Marissa Becker, Parinita Bhattacharjee

Notice bibliographique

RevueViolence Against Women · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesViiV HealthcareDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentGovernment of the United KingdomUniversity of Manitoba
Mots-clésPromotion (chess)Logistic regressionPsychologyGender equalityInequalitySocial psychologyDemographyDevelopmental psychologyGender studiesSociologyPolitical scienceMedicinePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intergenerational differences in inequitable gender attitudes may influence developmental outcomes, including education. In rural Karnataka, India, we examined the extent of intergenerational (adolescent girls [AGs] vs. older generation family members) dis/agreement to attitudes around gendered power inequities, including gender roles and violence against women (VAW). Unadjusted and adjusted logistic regression examined associations between intergenerational dis/agreement to attitude statements and AGs' future educational and career aspirations. Of 2,457 AGs, 90.9% had a matched family member (55% mothers). While traditional gender roles were promoted intergenerationally, more AGs supported VAW than family members. In adjusted models, discordant promotion of traditional gender roles and concordant disapproval of VAW were associated with greater aspirations. Results highlight the need for family-level programming promoting positive modeling of gender-equitable attitudes.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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